OpenCV_基於局部自適應閾值的圖像二值化
在圖像處理應用中二值化操作是一個很常用的處理方式，例如零器件圖片的處理、文本圖片和驗證碼圖片中字符的提取、車牌識別中的字符分割，以及視頻圖像中的運動目標檢測中的前景分割，等等。 較為常用的圖像二值化方法有：1）全局固定閾值；2）局部自適應閾值；3）OTSU等。 全局固定閾值很容易 ...
原文：讀《Adaptive Thresholding Using the Integral Image》自適應圖像閾值
圖像的二值化問題總是一個問題。雖然使用深度學習的方法取得了不小的進展，但是傳統的方法還是值得借鑒。 剛好隨機游走到這篇文章 挖個 年的墳 地址：http: people.scs.carleton.ca roth iit publications iti docs gerh .pdf 這是二值化后的效果。 全局閾值法在上面的情況下會失效，所以本文使用了一種自適應的閾值算法。 作者使用了積分圖 Int ...
2019-08-08 10:23 3 285 推薦指數：
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python-opencv 圖像二值化，自適應閾值處理
定義：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，也就是將整個圖像呈現出明顯的只有黑和白的視覺效果。 一幅圖像包括目標物體、背景還有噪聲，要想從多值的數字圖像中直接提取出目標物體，常用的方法就是設定一個閾值T，用T將圖像的數據分成兩部分：大於T的像素群和小於 ...
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簡介 AdaBoost，是英文”Adaptive Boosting“（自適應增強）的縮寫，是一種迭代提升算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然后把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器(強分類器)。 它的自適應在於：其算法本身是通過改變 ...
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6.5 數字圖像處理——自適應閾值分割及Python實現
算法步驟 全局二值化容易受陰影影響，所以可以局部二值化。自適應閾值分割的本質就是局部二值化。 具體操作步驟如下： (1) 對某個像素值，原來為 \(S\)，取其周圍的 \(n\times n\) 的區域，求區域均值或高斯加權值，記為 \(T\)； (2) 對 \(8\) 位圖像，如果 \(S ...