C++实现自适应二值化

二值化每次都要调阈值，很头疼，实现一个不依赖OpenCV库的动态二值化算法很有必要。
测试了
参考文献
论文链接
更详细的算法解释
效果如下:

达到了预期的效果。

主要实现代码记录一下。

void MainWindow::BalancedThresholding()
{QImage pos = img;QRgb *bin = (QRgb *)pos.scanLine(0);QRgb *pixels = (QRgb *)img.scanLine(0);QRgb threadw = qRgb(255,255,255);QRgb threadb = qRgb(0,0,0);int w = img.width();int h = img.height();int index = 0;int count = 0;long sum = 0;int x1,x2,y1,y2;int S = w/8.0;int s2 = S/2;double T = 0.15;unsigned long* integralImg = 0;integralImg = (unsigned long*)malloc(w*h*sizeof(unsigned long*));for(int i =0;i<w;i++){sum = 0;for(int j=0;j<h;j++){index = j*w+i;sum += qGray(pixels[index]);if(i==0)integralImg[index] = sum;elseintegralImg[index] = integralImg[index-1] + sum;}}for(int i =0;i<w;i++){sum = 0;for(int j=0;j<h;j++){index = j*w+i;x1 = i-s2;x2 = i+s2;y1 = j-s2;y2 = j+s2;if(x1<0)x1=0;if(x2>=w) x2=w-1;if(y1<0) y1=0;if(y2>=h) y2 = h-1;count = (x2-x1)*(y2-y1);sum = integralImg[y2*w+x2] - integralImg[y1*w+x2] - integralImg[y2*w +x1] + integralImg[y1*w+x1];if((long)(qGray(pixels[index])*count) < (long)(sum*(1.0-T))){bin[index] = threadb;}else{bin[index] = threadw;}}}free (integralImg);ui->labelDest->setPixmap(QPixmap::fromImage(pos));
}

这里使用了自己熟悉的Qt，如果需要跨平台，可以使用stb_img库来读写图片，可以摆脱各种大框架的捆绑。

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