C++ 用于C+中图像分析的OpenCV二进制图像掩码+；

我试图分析一些图像，这些图像的外部有很多噪音，但内部有一个清晰的圆形中心。中心是我感兴趣的部分，但是外部的噪声影响了我对图像的二值阈值处理

为了忽略噪声，我试着设置一个已知中心位置和半径的圆形遮罩，在这个圆形之外的所有像素都会变成黑色。我认为，现在圆内的所有内容都可以通过二进制阈值轻松分析

我只是想知道是否有人能为我指出解决这类问题的正确方向？我已经看过这个解决方案：但是我的一些约束是不同的，我对加载源图像的方法感到困惑

提前谢谢你

//First load your source image, here load as gray scale
cv::Mat srcImage = cv::imread("sourceImage.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

//Then define your mask image
cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(srcImage.size(), srcImage.type());

//Define your destination image
cv::Mat dstImage = cv::Mat::zeros(srcImage.size(), srcImage.type());    

//I assume you want to draw the circle at the center of your image, with a radius of 50
cv::circle(mask, cv::Point(mask.cols/2, mask.rows/2), 50, cv::Scalar(255, 0, 0), -1, 8, 0);

//Now you can copy your source image to destination image with masking
srcImage.copyTo(dstImage, mask);

然后对

dst图像进行进一步处理。假设这是您的源映像：


然后，上述代码将此作为灰度输入：


这是您创建的二进制掩码：


这是掩蔽操作后的最终结果：

由于您正在寻找一个内部有形状的清晰圆心，因此可以使用Hough变换获得该区域-仔细选择参数将帮助您完美地获得该区域

详细教程如下：

用于将区域外的像素设置为黑色：

创建遮罩图像：
cv:：Mat mask（img_src.size（），img_src.type（））

用白色标记内部的点：

cv：：圆（遮罩、中心、半径、cv：：标量（255255），-1,8,0）

您现在可以使用按位_，从而获得仅包含在遮罩中的像素的输出图像

cv:：按位和（掩码、img\u src、输出）
上传一些清晰描述您的问题的示例图像。非常感谢！这正是我要找的！完美的也谢谢你的帮助。非常感谢。