老實了解了灰度化的原理: 灰度數字圖像是每個像素只有一個采樣顏色的圖像。這類圖像通常顯示為從最暗黑色到最亮的白色的灰度。 可以通過下面幾種方法,將圖像轉換為灰度: 1.浮點算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2.整數方法:Gray=(R*30+G ...
二值化是圖像處理中最為常見的處理方式,最近做完畢業設計,然后對圖像中二值化處理方式進行整理和分類,主要包括:最大類間方法法 OSTU ,迭代閾值法,P分位法,基於最小誤差的全局閾值法,局部閾值法,全局閾值與局部閾值相結合的方法 以下使用matlab編寫的算法。 最大類間方差法: 二值化方法 OSTU方法:最大類間方差法function Img OstuFun I 二值化處理level grayth ...
2016-10-19 20:35 0 3455 推薦指數:
老實了解了灰度化的原理: 灰度數字圖像是每個像素只有一個采樣顏色的圖像。這類圖像通常顯示為從最暗黑色到最亮的白色的灰度。 可以通過下面幾種方法,將圖像轉換為灰度: 1.浮點算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2.整數方法:Gray=(R*30+G ...
https://blog.csdn.net/qq_35531549/article/details/96134760 # 識別前處理# 圖片二值化from PIL import Imageimport osos.chdir('D:\OCR')img = Image.open ...
介紹 Ostu方法又名最大類間差方法,通過統計整個圖像的直方圖特性來實現全局閾值T的自動選取,其算法步驟為: 先計算圖像的直方圖,即將圖像所有的像素點按照0~255共256個bin,統計落在每個bin的像素點數量 歸一化直方圖,也即將每個bin中像素點數量除以總的像素點 ...
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圖像的二值化: 與邊緣檢測相比,輪廓檢測有時能更好的反映圖像的內容。而要對圖像進行輪廓檢測,則必須要先對圖像進行二值化,圖像的二值化就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255,這樣將使整個圖像呈現出明顯的黑白效果。在數字圖像處理中,二值圖像占有非常重要的地位,圖像的二值化使圖像中數據量大為減少 ...
1 otsu方法參考我的另一篇博文: OTSU算法學習 OTSU公式證明 2 sauvola方法, 參考我的另一篇博文: sauvola二值化算法研究 3 Bersen方法 Bersen方法感覺有些粗糙, 只是考慮目標點附近區域的像素灰度值的最大值和最小值, 閾值是最大值 ...
書上已經講得很細了,直接貼出來了 直接上代碼(來自https://blog.csdn.net/MoreWindows) (注;opencv4.0以上可能無法運行,部分函數可能找不到,反正在我的vs上cvloadimage一直爆紅) 這是另一個實現二值化的代碼 ...
化。 圖像二值化的原理 圖像的二值化處理就是將圖像上的點的灰度置為0或255 ...