opencv图像二值化处理 基于opencv的纸张表面质量检测算法中，是先滤波再二值化还是先二值化再滤波？求解释？

基于opencv的纸张表面质量检测算法中，是先滤波再二值化还是先二值化再滤波？求解释？

拍照后，可以进行角点检测，设置阈值，标定角点，根据角点个数估计纸张质量。我没有做过这个，只是我自己的感觉，希望能帮到你

没用。

但是，从程序的角度来看，彩色图像的处理首先要对灰度图像进行处理，然后再对彩色图像进行处理。转换函数是cvtcolor（…），参数是cv_Bgr2gray is RGB to gray，参数cv_2bgris gray to RGB。如果处理结果是颜色，它将变成灰色：cvcvtcolor（inputimg，grayimg，CV_ubgr2gray）

OpenCV如何进行二值图像的分水岭算法？

我建议不要使用矩阵来“硬计算”它的中心。我们可以使用以下方法：[method]opencv library提供的cvfindcontours（）获取二值图像的轮廓，然后用cvboundingrect（）计算轮廓的“外接矩形”。例如，如果矩形表示为rect，则矩形的位置、长度和宽度分别为rect.x rect.y矩形宽度矩形高度然后使用这四个数据轻松计算边界矩形的中心，即二值图像的中心。

如何计算二值化图像的中心？

Double CV:：threshold（CV:：inputarray SRC，//input image CV:：outputarray DST，//output image Double threshold，//threshold Double maxvalue，//up maximum int thresholdtype//阈值操作类型）

opencv图像二值化处理 opencv二值化函数 使用opencv进行图片的二值化

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