引言 主要讲述几种halcon中经常用到的一些阈值分割算子。 1，全局阈值分割 threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : ) 全局阈值分割，适用于环境稳定，目标与背景存在明显的灰度差的场合。（即根据高低双阈值将图像分为前景 ...

先了解什么是阈值，度娘告诉我的是：一个领域或一个系统的界限称为阈，其数值称为阈值。在图像中，我们把图像看成一个由像素灰度值组成的数集，那么阈，就是这个图像中，根据目标与背景灰度值的差异，选取的一个合适的分割值。这个值可以确定图像中每一个像素点是属于目标还是属于背景。 阈值分割常用于目标 ...

threshold(Image:Region:MinGray:MaxGray:) 功能：得到灰度值在最小与最大这间的那些部分。其返回仍然是一个区域。 MinGray<MaxGray. 这个算子可以用灰度直方图求取到最佳的域值 如在上一篇中，我们使用灰度直方图求取图像的最佳阈值 ...

1，阈值（threshold）：是我们认为设定的一个像素值。取值在（0~255） 二进制阈值化：（threshold binary）（结果值二值不一定是0-1） 首先要选择一个特定的阈值a 新的阈值识别规则为 大于等于阈值的像素点的灰度值设为最大值 ...

一、阈值分割 阈值分割原理： 一副图像包括目标、背景和噪声，设定某一阈值T将图像分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。 在实际处理时候，为了显示需要一般用255表示背景，用0表示对象物。 由于实际得到的图像目标和背景之间不一定单纯地分布在两个灰度范围内，此时就需要两个 ...

算法实现（不调用函数） #include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream> using namespace std; usi ...

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 ...

OSTU C++实现： #include <assert.h> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <math.h&g ...