目標：黑色蓋板成像後，黑色蓋板區域和白色背景區域會形成一段灰色的過渡帶，過渡帶的灰度值範圍不可控，且變化較大，對後期的檢測有不利影響，使用固定閾值或者自適應閾值等二值化方法對過渡帶區域去除效果不好。最後採用k均值聚類的方法進行過渡帶去除。
【步驟一】生成取樣patch，對每個patch進行k-means聚類，聚為三類，過渡帶為畫素數量最少的一類。統計該類的灰度值範圍。
vector
imagecluster(const mat &image,int clustercounts)
}//聚類
kmeans(pixels, clustercounts, labels, termcriteria(termcriteria::eps + termcriteria::max_iter, 10, 0), 5, kmeans_pp_centers);
//尋找過渡帶區域的類別數（過渡帶區域的畫素數目最小，利用標籤的直方圖尋找）
int his[3]; his[0] = 0; his[1] = 0; his[2] = 0;
for (int i = 0; i < rows*cols; i++)
int minno = 0;
int minval = int_max;
for (int i = 0; i < 3; i++)
}//在過渡帶區域上遍歷尋找灰度值範圍
for (int i = 0; i < rows; ++i)
if (temv > zonegray[1])}}
}return zonegray;
}
int graychange(mat &image, vector
zonegray, int changegray)}}
return
0;}
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