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 ...
原文：读《Adaptive Thresholding Using the Integral Image》自适应图像阈值
图像的二值化问题总是一个问题。虽然使用深度学习的方法取得了不小的进展，但是传统的方法还是值得借鉴。 刚好随机游走到这篇文章 挖个 年的坟 地址：http: people.scs.carleton.ca roth iit publications iti docs gerh .pdf 这是二值化后的效果。 全局阈值法在上面的情况下会失效，所以本文使用了一种自适应的阈值算法。 作者使用了积分图 Int ...
2019-08-08 10:23 3 285 推荐指数：
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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 ...