C++ 用openCV去除二值图像中的噪声

我使用openCV在Visual Studio中读取了一段视频，并将其转换为灰度，然后使用函数CV_THRESH_BINARY将其转换为二进制图像。但是，框架中存在孔洞和噪音。去除噪音或孔洞的简单方法是什么？我已经阅读了openCV中的腐蚀和扩展函数，但我不太清楚如何使用它们。这是到目前为止我的代码。如果有人能告诉我如何将噪声消除融入到我的代码中，我将不胜感激

#include "cv.h"
#include "highgui.h"

int main( int argc, char* argv ) {

CvCapture *capture = NULL;
capture = cvCaptureFromAVI("C:\\walking\\lady walking.avi");
if(!capture){
    return -1;
}

IplImage* color_frame = NULL;
IplImage* gray_frame = NULL ;
int thresh_frame = 70;

int frameCount=0;//Counts every 5 frames
cvNamedWindow( "Binary video", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

while(1) {
    color_frame = cvQueryFrame( capture );//Grabs the frame from a file
    if( !color_frame ) break;
    gray_frame = cvCreateImage(cvSize(color_frame->width, color_frame->height),      color_frame->depth, 1);
    if( !color_frame ) break;// If the frame does not exist, quit the loop

    frameCount++;
    if(frameCount==5)
    {
        cvCvtColor(color_frame, gray_frame, CV_BGR2GRAY);
        cvThreshold(gray_frame, gray_frame, thresh_frame, 255, CV_THRESH_BINARY);
        cvShowImage("Binary video", gray_frame);
        frameCount=0;
    }
    char c = cvWaitKey(33);
    if( c == 27 ) break;
}

cvReleaseImage(&color_frame);
cvReleaseImage(&gray_frame);
cvReleaseCapture( &capture );
cvDestroyWindow( "Grayscale video" );

return 0;
}

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在进行阈值化之前，您可以尝试使用带有

CV\u MEDIAN

的函数。

免责声明：很难给出一个好的答案，因为您提供的信息很少。如果你在二值化之前和之后发布你的图像，这会容易得多。不过，我将尝试给出一些提示

如果孔相当大，则可能阈值错误，尝试增加或减少它，并检查结果。你可以试试

cv::threshold(gray_frame, gray_frame, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);

这将自动计算阈值。 如果找不到好的阈值，那么尝试一些自适应阈值算法，opencv有adaptiveThreshold（）函数，但不是很好

如果孔和噪波非常小（每个像素很少），可以尝试以下操作：

• 使用打开（腐蚀，下一次膨胀）消除白噪声，关闭（膨胀，下一次腐蚀）消除小的黑噪声。但请记住，在去除白噪声的同时，开口也会增强黑噪声，反之亦然

• 进行阈值化后的中值模糊。它可以去除小的噪声，包括黑色和白色，同时保留颜色（图像仍然是二值的）和可能的小错误，形状。在二值化之前应用中值模糊也有助于减少小噪声

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这会达到与侵蚀和扩张功能相同的效果吗？你熟悉这些函数的使用吗？你可以使用打开和关闭（腐蚀+膨胀，反之亦然），显然你需要调整内核大小。我可以使用打开或关闭函数，还是必须同时使用它们？@user1204698，不，这与腐蚀和扩张功能不同-这是另一种降低噪声的方法，可以在阈值设置之前应用。侵蚀和扩张将是一种补充，如果效果最好的话，你没有理由不能将这些方法结合起来。@Markransem非常感谢你的帮助。我尝试了腐蚀和扩张两种方法，得到了更好的结果，所以我可能会坚持这种方法。很抱歉没有提供图像，但非常感谢您的帮助。我使用了CVE函数去除了图像中的一些空洞，但我也会尝试中值模糊。当您提到使用“打开”和“关闭”时，我是否必须同时使用它们，或者使用“CV_MOP_打开”或“CV_MOP_关闭”？您仍然可以提供它们：）您可以使用它们中的一个或两个，一个接一个，这取决于您尝试使用的内容。只需检查结果和实验。我检查了结果，并决定侵蚀和扩张函数都能获得更好的结果，所以我将一个接一个地使用它们。无论如何，我不知道如何提供图像，因为我是stackoverflow的新手：/I非常抱歉。我目前正在从事一个涉及C++和OpenCV的图像处理项目。这是基于运动识别，所以如果我发布更多的问题，如果你能提供一些帮助，我将不胜感激，因为你已经非常有帮助了。谢谢：）你能投票支持我的问题吗？这样我就可以获得超过10的声誉了？我想发布这个问题的图片，但这需要10个以上的代表，这是我目前所在的位置。如果您也能在这个问题上提供一些帮助，那就太好了：）