一、前言 当用照像机拍摄一副黑纸白字的纸张时，照相机获得的图像并不是真正的黑白图像。不管从什么角度拍摄，这幅图像实际上是灰度或者彩色的。除非仔细的设置灯光，否则照相机所拍摄的放在桌子上 ...

在图像处理应用中二值化操作是一个很常用的处理方式，例如零器件图片的处理、文本图片和验证码图片中字符的提取、车牌识别中的字符分割，以及视频图像中的运动目标检测中的前景分割，等等。 较为常用的图像二值化方法有：1）全局固定阈值；2）局部自适应阈值；3）OTSU等。 全局固定阈值很容易 ...

简单阈值（全局阈值） 　　函数：threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None)，返回两个值retVal（阈值） 和 threshImg（处理后的图像） 　　　　函数中四个参数分别是原图像、阈值、最大值、阈值类型 　　阈值类型一般 ...

定义：图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。 一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于 ...

在图像阈值化操作中，更关注的是从二值化图像中，分离目标区域和背景区域，但是仅仅通过设定固定阈值很难达到理想的分割效果。而自适应阈值，则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值。这样做的好处： 1. 每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的，而是由其周围邻域像素的分布来决定 ...

最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致 ...

函数功能 对一幅灰度图像进行二值化，该函数支持就地操作，该函数用下面的公式对一幅灰度图像进行二值化： (1)正向二值化，THRESH_BINARY ...

原图： 全局二值化效果图 自适应二值化 ...