一、图像二值化

固定阈值二值化

threshold ( lnputArray src, outputArray dst,double thresh, double maxvall, int type

src:待二值化的图像，图像只能是CV_8U和CV_32F两种数据类型。对于图像通道数目的要求和选择的二值化方法相关。
dst:二值化后的图像，与输入图像具有相同的尺寸、数据类型和通道数。thresh:二值化的阀值。
maxval:二值化过程的最大值。
type:选择图像二值化方法的标志。

自适应阈值二值化

adaptiveThreshold(lnputArray src, outputArray dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize,
double c)

src:二值化的图像，图像只能是CV_8UC1数据类型。
dst:二值化后的图像，与输入图像具有相同的尺寸、数据类型。
max Value:二值化的最大值。
adaptiveMethod:自制应确定阈值的方法，分为均值法ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C和高斯法ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C这两种。
thresholdType:选择图像二值化方法的标志，只能是THRESH_ BINARY和THRESH_BINARY_INV。
blockSize:自适应确定阈值的像素邻域大小，一般为3，5，7的奇数。
C:从平均值或者加权平均值中减去的常数，可以为正，也可以为负。
代码样例如下：

adaptiveThreshold(img_Thr，adaptive_mean, 255, ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，THRESH_BINARY，55，0);
adaptiveThreshold(img_Thr，adaptive_meaQ 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，THRESH_BINARY，55,0);

二、LUT查找表

LUT查找表样例如上，就是将以定范围内的值映射为不同的数组操作。

LUT(InputArray Src,lnputArray lut,OutputArray dst)

src:输入图像矩阵,其数据类型只能是CV_8U。
lut: 256个像素灰度值的查找表，单通道或者与src通道数相同。
dst:输出图像矩阵，其尺寸与src相同，数据类型与lut相同。
样例代码如下：

	//查找表第一层
	uchar lutFirst[256];

	for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
		if (i <= 100)
			lutFirst[i] = 0;
		if (i>100 && i<= 200)
		{
			lutFirst[i] = 100;
		}

		if (i > 200)
		{
			lutFirst[i] = 255;
		}
	}

	Mat lutOne(1, 255, CV_8UC1, lutFirst);

	//查找表第一层
	uchar lutSecond[256];

	for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
		if (i <= 100)
			lutFirst[i] = 0;
		if (i > 100 && i <= 200)
		{
			lutFirst[i] = 150;
		}

		if (i > 200)
		{
			lutFirst[i] = 255;
		}
	}

	Mat lutTwo(1, 255, CV_8UC1, lutSecond);

	//查找表第三层
	uchar lutThird[256];

	for (int i = 0; i < 256; i++)
	{
		if (i <= 100)
			lutFirst[i] = 0;
		if (i > 100 && i <= 200)
		{
			lutFirst[i] = 200;
		}

		if (i > 200)
		{
			lutFirst[i] = 255;
		}
	}

	Mat lutThree(1, 255, CV_8UC1, lutThird);

	//将三层生成为多通道的矩阵
	vector<Mat> mergeMats;
	mergeMats.push_back(lutOne);
	mergeMats.push_back(lutTwo);
	mergeMats.push_back(lutThree);

	Mat LutTree;
	//合并多通道
	merge(mergeMats, LutTree);

	//读取图片
	Mat src = imread("图片2.png");

	Mat gray, out0, out1, out2;

	cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

	//映射像素值
	LUT(gray, lutOne, out0);
	LUT(src, lutOne, out1);
	LUT(src, LutTree, out2);