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 ...

图像二值化【图像阈值】简介： 如果灰度图像的像素值大于阈值，则为其分配一个值（可以是白色255），否则为其分配另一个值（可以是黑色0） 图像二值化就是将灰度图像上的像素值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。 python代码层面知识点： opencv中图像二值化 ...

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 ...

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 ...

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 ...

cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法。该方法在类间方差最大的情况下是最佳的，就图像的灰度值而言，OTSU给出 ...

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算法步骤 　　1、生成灰度直方图，并进行归一化，得到比例直方图。 　　2、根据比例直方图计算整幅图像的平均灰度$\mu_0$。 　　3、从灰度0迭代到灰度255，每次迭代计算背景（这里将小于当前迭代灰度的部分视为背景）占整幅图像的比例$\omega_1$；计算背景的平均灰度$\mu_1 ...