6.3 数字图像处理——迭代法阈值分割及Python实现
本节介绍数字图像处理中的迭代法阈值分割，针对灰度图进行自动寻找阈值。收敛证明目前未找到相关资料。 1. 迭代法阈值分割步骤 (1) 选取初始分割阈值，通常可选图像灰度平均值 \(T\)。 (2) 根据阈值 \(T\) 将图像像素分割为背景和前景，分别求出两者的平均灰度 \(T_0 ...
原文：python数字图像处理（11）：图像自动阈值分割
图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术，利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异，把图像看作具有不同灰度级的两类区域 目标区域和背景区域 的组合，选取一个比较合理的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生相应的二值图像。 在skimage库中，阈值分割的功能是放在filters模块中。 我们可以手动指定一个阈值，从而来实现分割。也可以让系统自动生成一个阈值，下面 ...
2016-01-14 17:50 0 25341 推荐指数：
相关推荐
6.5 数字图像处理——自适应阈值分割及Python实现
算法步骤 全局二值化容易受阴影影响，所以可以局部二值化。自适应阈值分割的本质就是局部二值化。 具体操作步骤如下： (1) 对某个像素值，原来为 \(S\)，取其周围的 \(n\times n\) 的区域，求区域均值或高斯加权值，记为 \(T\)； (2) 对 \(8\) 位图像，如果 \(S ...
【数字图像处理】阈值处理
图像阈值处理是实现图像分割的一种方法，常用的阈值分割方法有简单阈值，自适应阈值，Otsu's二值化等。 cv2.threshold()可以用来进行图像阈值处理，cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) 第一个参数是原图像，第二个参数是对像素值进行分类的阈值 ...
数字图像处理-图像分割
《机器视觉算法与应用》 目录 1. 阈值分割 2. 自动确定阈值（动态阈值分割） 3. 提取连通区域 4. 亚像素精度阈值分割 4.1. 矩方法 4.2. 插值法 4.3. 拟合法 为得到图像中的物体 ...
基于Python的数字图像处理（0）
首先本系列文章主要是基于Python的数字图像处理，其中参考的教材是如下图所示。本文主要是将该书里面的一些内容利用Python展现出来。 目前，应用深度学习来做图像处理很热很火，也很有效果。不过作为一名刚转行的同学来说，从基础做起或许有利于长远发展。闲话少说。 首先是展示利用Python ...
数字图像处理（一）：图像分割
数字图像处理（一）：图像分割 1 间断检测，以区域间灰度不连续性质进行的分割 三种基本类型的灰度级间断：点、线、边缘。 1.1 点检测 ， 1.2 线检测 采用特定的模板可以检测出对应方向上的线条。 1.3 边缘检测 1.3.1 基本说明 边缘模型 过渡段一阶导数 ...
python数字图像处理（6）：图像的批量处理
有些时候，我们不仅要对一张图片进行处理，可能还会对一批图片处理。这时候，我们可以通过循环来执行处理，也可以调用程序自带的图片集合来处理。 图片集合函数为： skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None) 这个函数是放在io模块 ...
python数字图像处理（一）图像的常见操作
首先导入必要的库,使用Opencv读入图像,避免复杂的图像解析,同时使用Opencv作为算法的对比,由于使用环境为jupyter使用matplotlib直接可视化 图片的存储 图片实质上就是一个矩阵，一个640*320的灰白图像其实就是一个（640,320）的矩阵，每个坐标点的值就代表 ...