6.3 數字圖像處理——迭代法閾值分割及Python實現
本節介紹數字圖像處理中的迭代法閾值分割，針對灰度圖進行自動尋找閾值。收斂證明目前未找到相關資料。 1. 迭代法閾值分割步驟 (1) 選取初始分割閾值，通常可選圖像灰度平均值 \(T\)。 (2) 根據閾值 \(T\) 將圖像像素分割為背景和前景，分別求出兩者的平均灰度 \(T_0 ...
原文：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： 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 對 位圖像，如果 S gt T ，則該像素點二值化為 , 否則為 。 優化： 在實際操作中，通過卷積操作，即均值模糊或高斯模糊，實現求區域均值或高斯加權值 上面步驟中，增加超參數 C ...
2021-02-06 18:19 0 556 推薦指數：
相關推薦
python數字圖像處理（11）：圖像自動閾值分割
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 ...
【數字圖像處理】閾值處理
圖像閾值處理是實現圖像分割的一種方法，常用的閾值分割方法有簡單閾值，自適應閾值，Otsu's二值化等。 cv2.threshold()可以用來進行圖像閾值處理，cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) 第一個參數是原圖像，第二個參數是對像素值進行分類的閾值 ...
基於Python的數字圖像處理（0）
首先本系列文章主要是基於Python的數字圖像處理，其中參考的教材是如下圖所示。本文主要是將該書里面的一些內容利用Python展現出來。 目前，應用深度學習來做圖像處理很熱很火，也很有效果。不過作為一名剛轉行的同學來說，從基礎做起或許有利於長遠發展。閑話少說。 首先是展示利用Python ...
數字圖像處理-圖像分割
《機器視覺算法與應用》 目錄 1. 閾值分割 2. 自動確定閾值（動態閾值分割） 3. 提取連通區域 4. 亞像素精度閾值分割 4.1. 矩方法 4.2. 插值法 4.3. 擬合法 為得到圖像中的物體 ...
數字圖像處理（一）：圖像分割
數字圖像處理（一）：圖像分割 1 間斷檢測，以區域間灰度不連續性質進行的分割 三種基本類型的灰度級間斷：點、線、邊緣。 1.1 點檢測 ， 1.2 線檢測 采用特定的模板可以檢測出對應方向上的線條。 1.3 邊緣檢測 1.3.1 基本說明 邊緣模型 過渡段一階導數 ...
python數字圖像處理（6）：圖像的批量處理
有些時候，我們不僅要對一張圖片進行處理，可能還會對一批圖片處理。這時候，我們可以通過循環來執行處理，也可以調用程序自帶的圖片集合來處理。 圖片集合函數為： skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None) 這個函數是放在io模塊 ...
python數字圖像處理（一）圖像的常見操作
首先導入必要的庫,使用Opencv讀入圖像,避免復雜的圖像解析,同時使用Opencv作為算法的對比,由於使用環境為jupyter使用matplotlib直接可視化 圖片的存儲 圖片實質上就是一個矩陣，一個640*320的灰白圖像其實就是一個（640,320）的矩陣，每個坐標點的值就代表 ...