簡單閾值（全局閾值） 　　函數：threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None)，返回兩個值retVal（閾值） 和 threshImg（處理后的圖像） 　　　　函數中四個參數分別是原圖像、閾值、最大值、閾值類型 　　閾值類型一般 ...

圖像二值化【圖像閾值】簡介： 如果灰度圖像的像素值大於閾值，則為其分配一個值（可以是白色255），否則為其分配另一個值（可以是黑色0） 圖像二值化就是將灰度圖像上的像素值設置為0或255，也就是將整個圖像呈現出明顯的黑白效果的過程。 python代碼層面知識點： opencv中圖像二值化 ...

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 ...

最大類間方差法是由日本學者大津(Nobuyuki Otsu)於1979年提出的,是一種自適應的閾值確定的方法,又叫大津法,簡稱OTSU。它是按圖像的灰度特性,將圖像分成背景和目標2部分。背景和目標之間的類間方差越大,說明構成圖像的2部分的差別越大,當部分目標錯分為背景或部分背景錯分為目標都會導致 ...

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 ...

cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度圖像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取圖像最佳閾值算法。該方法在類間方差最大的情況下是最佳的，就圖像的灰度值而言，OTSU給出 ...

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算法步驟 　　1、生成灰度直方圖，並進行歸一化，得到比例直方圖。 　　2、根據比例直方圖計算整幅圖像的平均灰度$\mu_0$。 　　3、從灰度0迭代到灰度255，每次迭代計算背景（這里將小於當前迭代灰度的部分視為背景）占整幅圖像的比例$\omega_1$；計算背景的平均灰度$\mu_1 ...