最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致 ...
threshold函数 简单的阈值分割类型有: cv.THRESH BINARY cv.THRESH BINARY INV cv.THRESH TRUNC cv.THRESH TOZERO cv.THRESH TOZERO INV 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,但对于色彩不均衡的图像来说,只使用一个阈值,无法得到较理想的阈值分割结果。自适应阈值处理通过计算 ...
2020-07-03 19:56 0 2643 推荐指数:
最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
算法实现(不调用函数) #include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream> using namespace std; using namespace cv; //实现灰度直方图的绘制void drawpicture ...