OpenCV adaptiveThreshold（自适应阈值）
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 (2)反向二值化 ...
原文：opencv中自适应阈值函数的实现（c++）
根据 面向飞机蒙皮接缝的线结构光检测技术研究 张卡 论文中的原理，编写了自适应阈值函数 原理： ...
2018-01-13 23:49 0 2214 推荐指数：
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效果图 自适应阈值处理 上述阈值处理对于色彩均衡的图像来说结果较为理想，但对于色彩 ...
自适应阈值化操作：adaptiveThreshold()函数
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 ...
OpenCV-C++ 图像自适应阈值二值化处理adaptiveThreshold
的阈值进行赋值; adaptiveMethod表示选择哪一种自适应阈值算法;Opencv提供两种,AD ...
OpenCV-图像阈值-简单阈值、自适应阈值、Otsu’s 二值化
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 ...
OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化
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 ...
python-opencv 图像二值化，自适应阈值处理
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 ...