大家好，今天来为大家解答深度学习图像处理技术详解（第三部分）这个问题的一些问题点，包括也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
@paraminputimage 输入图像
@paramthresh阈值
@parammaxval 最大值
@paramtype函数类
@return 返回图片
*/
+(UIImage*)opencvThreshold:(UIImage*)inputimage thresh:(double)thresh maxval:(double)maxval type:(int)type{
//转换为Mat对象
MatimagrSrc；
UIImageToMat(inputimage, imagrSrc);
//Threshold需要先将图像转为灰度图。它必须是灰度图像。
马蒂玛格·格雷；
cvtColor(imagrSrc, imagrGray,COLOR_BGR2GRAY);
Matthreshold图像；
/*
图像包括目标对象、背景和噪声。为了直接从多值数字图像中提取目标物体，最常见的方法是设置一个全局阈值T，并利用T将图像数据分为两部分：一组大于T的像素和一组小于T的像素大于T的像素组的像素值设置为白色(或黑色)，小于T的像素组的像素值设置为黑色(或白色)。
@param src 输入必须是单通道灰度图像
@参数dst
@param 阈值阈值
@param maxval 定义为255
类型。
@param 类型cv:ThresholdTypes 类型
阈值（输入数组src，输出数组dst，
双阈值、双maxval、int 类型）
*/
阈值（imagrGray，阈值图像，阈值，maxval，CV_THRESH_BINARY_INV）；
returnMatToUIImage(thresholdImage);
}
自适应阈值处理
+(UIImage*)opencvAdaptiveThreshold:(UIImage*)inputimage{
//转换为Mat对象
MatimagrSrc;
UIImageToMat(inputimage, imagrSrc);
//Threshold需要先将图像转为灰度图
马蒂玛格·格雷；
cvtColor(imagrSrc, imagrGray,COLOR_BGR2GRAY);
Mat 阈值图像；
/*
cv:adaptiveThreshold()支持两种自适应方法，即cv:ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C（平均值）和cv:ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C（高斯）。在这两种情况下，自适应阈值T(x, y)。通过计算每个像素周围bxb大小的像素块的加权平均值并减去常数C得到。其中，b由blockSize给定，大小必须为奇数；如果采用平均法，则所有像素周围的权重相同；如果采用高斯法，则(x,y)周围像素的权重是根据它们与中心点的距离通过高斯方程得到的。
@param src 8位单通道图像，即灰度图像
@param dst 的大小和通道与src 相同。
@param maxValue 最大值为255
@param AdaptiveMethod cv:AdaptiveThresholdTypes
@param阈值类型必须是THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV，cv:ThresholdTypes。
@param blockSize 必须是奇数且大于1
@param C 正数或负数。
自适应阈值（cv:InputArray src，cv:OutputArray dst，双maxValue，int自适应方法，int阈值类型，int blockSize，双C）
*/
自适应阈值（imagrGray，thresholdImage，255，ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，THRESH_BINARY，25，10）；
returnMatToUIImage(thresholdImage);
}
腐蚀
+(UIImage*)opencvErode:(UIImage*)输入图像宽度：(int)宽度高度：(int)高度{
//转换为Mat对象
MatimagrSrc;
UIImageToMat(inputimage, imagrSrc);
如果（宽度2）{
宽度=2；
高度=2；
}
/*
getStructuringElement 函数返回指定形状和大小的结构元素。
@param shape shape cv:MorphShapes 矩形（包括直线）MORPH_RECT、椭圆形（包括圆形）MORPH_RECT 十字形状MORPH_CROSS
@param ksize size.width height 必须大于2
@param锚点默认点(-1,-1)
Mat getStructuringElement(int shape, Size ksize, 点锚点=Point(-1,-1));
*/
Mat 元素=getStructuringElement(MORPH_RECT, Size2i(宽度， 高度),Point2i(1,1));
马特斯特；
erode(imagrSrc, dst, element);//腐蚀操作
returnMatToUIImage(dst);
}
均值滤波器
+（UIImage *）opencvblur:（UIImage *）输入图像大小：（int）大小{
//转换为Mat对象
MatimagrSrc;
UIImageToMat(inputimage, imagrSrc);
//进行转换，否则会崩溃
int值=size1?3:size;
//输出图像
垫dst;
/*
@param src 它可以有任意数量的通道，但深度必须是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F 或CV_64F。
@参数dst
@param ksize 定义过滤器的大小。例如，Size(3,3) 必须大于0
@paramanchor指定锚点位置（平滑点）。如果为负值，则将核的中心作为锚点。可省略，默认Point(-1,-1)
@param borderType 推断边缘像素，通常为默认值BORDER_DEFAULT，参见cv:BorderTypes
@sa
模糊（cv:InputArray src，cv:OutputArray dst，cv:Size ksize）
*/
模糊（imagrSrc，dst，Size2i（值，值））；
returnMatToUIImage(dst);
}
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用户评论
终于看到第三篇了，感觉可以学到更多有意思的东西！
有18位网友表示赞同！
希望这篇文章能详细讲解一些常用的图像处理函数，比如滤波，边缘检测这些。
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我的项目也用到openCV，期待学习到更高级的函数使用技巧！
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最近在研究计算机视觉方面的知识，这个系列文章挺好用的参考材料！
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能不能也分享一些实际应用案例呢？更直观一点能理解得更快
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我还在学习opencv的基本语法，这篇文章对我是再合适不过了！
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哪个函数最常用啊？希望这篇文章能够介绍一下哪些是实用的。
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看完之前的文章以后感觉openCV真是太厉害了，现在这个第三篇一定可以学到更高深的知识！
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学习图像处理一直是我的兴趣点，期待这篇文章能有所帮助！
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我希望能看到一些关于颜色变换和形态学的讲解，这些都很实用。
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以前用的openCV有点儿生分，希望这篇能让我更了解它的功能！
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学习新技术总要循序渐进的，这个系列文章真是太棒了!
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期待作者能够分享更多关于openCV的功能和应用场景！
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这篇文章或许能帮到我在课设上遇到的困难！
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我的python水平还不太行，希望这篇文章可以讲解得比较详细易懂！
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看完前面的文章我已经感觉自己离计算机视觉越来越近了！
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如果能搭配代码示例会更好理解，对初学者非常有帮助！
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学习opencv可以让我更好地实现我的图像处理目标！
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希望这篇文章能够解答我关于openCV的一些疑问！
有6位网友表示赞同！