灰度图像的自动阈值分割（Otsu 法）机器视觉领域许多算法都要求先对图像进行二值化。这种二值化操作阈值的选取非常重要。阈值选取的不合适，可能得到的结果就毫无用处。今天就来讲讲一种自动计算阈值的方法。这种方法被称之为Otsu法。发明人是个日本人，叫做Nobuyuki Otsu (大津展之）。
简单的说，这种算法假设一副图像由前景色和背景色组成，通过统计学的方法来选取一个阈值，使得这个阈值可以将前景色...
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2015-10-24 20:32:08
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#coding:utf-8#图像二值处理import osfrom PIL import Imagej=1dirpath="./pic/"path = "./font/"img = Image.open('D:\\mobile\\hi.bmp') # 读入图片img = img.convert("R...
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2015-09-17 19:13:08
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二值化hresholdApplies a fixed-level threshold to each array element.C++:doublethreshold(InputArraysrc, OutputArraydst, doublethresh, doublemaxval, inttyp...
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2015-09-15 13:02:16
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1 otsu方法参考我的另一篇博文: OTSU算法学习 OTSU公式证明2 sauvola方法, 参考我的另一篇博文: sauvola二值化算法研究3 Bersen方法Bersen方法感觉有些粗糙, 只是考虑目标点附近区域的像素灰度值的最大值和最小值, 阈值是最大值和最小值的均值.下面是它的matl...
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2015-08-28 17:19:33
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有时，我们要在只能显示黑白两种颜色的显示设备上显示一副灰度图像。这时就要采用所谓的抖动法（Dithering）来模拟出灰度效果来。
比如下面这幅图：
如果只是做个简单的二值化处理，得到的结果是这样的（以 128 为阈值）
虽然还能看出这个图像的内容，但是效果并不好。一种直观的想法就是在做二值化时引入随机数，对于所有值为 x 的像素，以 x/256 为概率将这些像素点点亮。下面的代码就可以实现这...
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2015-08-12 16:52:32
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#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxcore.h"#include #include #define N 5//载入数字图片个数char *testPic[] = {"test1.jpg"};int thres = 115; //二值化...
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2015-08-10 19:49:24
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二值化是图像分割最常用的实现方式。
对于如下这个简单图像（背景与前景较为单调）
如何计算图中小狗的位置与大小呢，如果我们将这幅转换为右侧的二值图，就简单很多了。只需图中值为“0”的最大连通区域，即为小狗所在的区域，由连通区域的像素个数辅以相机的焦距、拍摄距离等参数就能估计出小狗的实际尺寸。
一 统计直方图
横轴表示图像的明暗强度，纵轴表示对应强度的像素个数。当沿着横轴再对统...
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2015-08-06 07:11:08
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轮廓（Contours），指的是有相同颜色或者密度，连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。在轮廓检测之前，首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测。在OpenCV中，寻找的物体是白色的，而背景必须是黑色的，因此图片预处理时必须保证这一点。cv2.findContours函数Python版示例如下，也可以参考【OpenCV-Python教程（11、轮廓检测）...
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2015-08-04 13:30:28
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之前在网上看的一些方法都是通过指针来操作的，下面这个方法是通过c#内存操作的保存下来，方便以后自己查看 1 private static Bitmap PBinary(Bitmap src, int v) 2 { 3 int w = src.Width;...
cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法。该方法在类间方差最大的情况下是最佳的，就图像的灰度值而言，OTSU给出最好的类间分离的阈值...
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2015-07-25 12:12:03
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