opencv_ex18-圖像放大pyrUp、彩色轉灰階cvtColor、灰階圖像邊緣檢測Laplacian、計算輸入圖各像素，並將結果轉成8位元圖convertScaleAbs、轉二值化threshold [THRESH_OTSU | THRESH_BINARY]

GITHUB:https://github.com/jash-git/CPP_opencv249_ex

    Otsu流程：
        先計算影像的直方圖
        把直方圖強度大於閾值的像素分成一組，把小於閾值的像素分成另一組。
        分別計算這兩組的組內變異數，並把兩個組內變異數相加。
        將0~255依序當作閾值來計算組內變異數和，總和值最小的就是結果閾值。

    OpenCV自適應閾值二值化
        一樣是用threshold()函式，使用方式也一樣，只是最後一個參數增加CV_THRESH_OTSU，目前otsu只能使用在8位元圖。

        double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type)

        src：輸入圖，只能輸入單通道，8位元或32位元浮點數影像。
        dst：輸出圖，尺寸大小、深度會和輸入圖相同。
        thresh：閾值。
        maxval：二值化結果的最大值。
        type：二值化操作型態，共有THRESH_BINARY、THRESH_BINARY_INV、THRESH_TRUNC、THRESH_TOZERO、THRESH_TOZERO_INV五種。
        type從上述五種結合CV_THRESH_OTSU，類似寫成：THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/ml/ml.hpp>

#include <iostream>
#include <cstdio>

#include <sys/timeb.h>
#if defined(WIN32)
    #define  TIMEB    _timeb
    #define  ftime    _ftime
    typedef __int64 TIME_T;
#else
    #define TIMEB timeb
    typedef long long TIME_T;
#endif

using namespace cv;
using namespace std;
Mat src;//input image
void Pause()
{
    printf("Press Enter key to continue...");
    fgetc(stdin);
}
int main()
{
        Mat input,gray_src,dst;
	input = imread("Lena_original.jpg");
	if (!input.data)
    {
		printf("could not load image...\n");
	}
    else
    {
        //放大
        pyrUp(input, src, Size(input.cols*2, input.rows*2));
        GaussianBlur(src, dst, Size(3, 3), 0, 0);//高斯模糊GaussianBlur目的為了給圖像預處理時候減低噪聲(雜訊)
        cvtColor(dst, gray_src, CV_BGR2GRAY);//彩色轉灰階
        imshow("Lena_gray", gray_src);

        Mat edge_image;
        char output_title[] = "Laplaiance Result";
        Laplacian(gray_src, edge_image, CV_16S, 3);
        convertScaleAbs(edge_image, edge_image);

        namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow(output_title, edge_image);

        threshold(edge_image, edge_image, 0, 255, THRESH_OTSU | THRESH_BINARY);
        namedWindow("Laplacian_threshold", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("Laplacian_threshold", edge_image);
    }
    waitKey(0);
    Pause();
    return 0;
}