图像的阈值化就是利用图像像素点分布规律，设定阈值进行像素点分割，进而得到图像的二值图像。图像阈值化操作有多种方法，常用方法有经典的OTSU、固定阈值、自适应阈值、双阈值及半阈值化操作。这里对各种阈值化操作进行一个总结。 OTSU阈值化 在阈值化处理中，常用的算法就是OTSU。发明人 ...

一、图像处理之平滑处理（cvsmooth） 平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring），是一项简单且使用频率很高的图像处理方法，用途很多，但最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。降低图像分辨率时，平滑处理是非常好用的方法。 目前opencv可以提供5中不同的平滑操作方法 ...

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输出的图像变得模糊，因此需合理选择邻域的大小。 “平滑处理”也称“模糊处理”(blurring)，是一 ...

http://www.twoeggz.com/news/172341.html 关于几种平滑滤波及其举例： 1、 smooth函数平滑处理 （1）yy=smooth（y） 利用移动平均滤波器对列向量y进行平滑处理，返回与y等长的列向量yy。移动平均滤波器的默认窗宽为5，yy中元素的计算方法 ...

简单移动平均线 简单移动平均线是计算与等权重的指示函数的卷积,也可以不等权重. 1.用ones函数创建一个元素均为1的数组,然后对整个数组除以N,得到等权重. 2.使用权值,调用c ...

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 ...

图像加噪 python的skimage库可生成噪声。 相关函数为 skimage.util.random_noise(image, mode, seed, clip, **kwargs) ...