引言 主要講述幾種halcon中經常用到的一些閾值分割算子。 1，全局閾值分割 threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : ) 全局閾值分割，適用於環境穩定，目標與背景存在明顯的灰度差的場合。（即根據高低雙閾值將圖像分為前景 ...

先了解什么是閾值，度娘告訴我的是：一個領域或一個系統的界限稱為閾，其數值稱為閾值。在圖像中，我們把圖像看成一個由像素灰度值組成的數集，那么閾，就是這個圖像中，根據目標與背景灰度值的差異，選取的一個合適的分割值。這個值可以確定圖像中每一個像素點是屬於目標還是屬於背景。 閾值分割常用於目標 ...

threshold(Image:Region:MinGray:MaxGray:) 功能：得到灰度值在最小與最大這間的那些部分。其返回仍然是一個區域。 MinGray<MaxGray. 這個算子可以用灰度直方圖求取到最佳的域值 如在上一篇中，我們使用灰度直方圖求取圖像的最佳閾值 ...

1，閾值（threshold）：是我們認為設定的一個像素值。取值在（0~255） 二進制閾值化：（threshold binary）（結果值二值不一定是0-1） 首先要選擇一個特定的閾值a 新的閾值識別規則為 大於等於閾值的像素點的灰度值設為最大值 ...

一、閾值分割 閾值分割原理： 一副圖像包括目標、背景和噪聲，設定某一閾值T將圖像分成兩部分：大於T的像素群和小於T的像素群。 在實際處理時候，為了顯示需要一般用255表示背景，用0表示對象物。 由於實際得到的圖像目標和背景之間不一定單純地分布在兩個灰度范圍內，此時就需要兩個 ...

算法實現（不調用函數） #include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream> using namespace std; usi ...

圖像閾值分割是一種廣泛應用的分割技術，利用圖像中要提取的目標區域與其背景在灰度特性上的差異，把圖像看作具有不同灰度級的兩類區域(目標區域和背景區域)的組合，選取一個比較合理的閾值，以確定圖像中每個像素點應該屬於目標區域還是背景區域，從而產生相應的二值圖像。在skimage庫中，閾值分割的功能是放在 ...

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