大津法二值化比较准确的区分了前景和背景;自适应二值化保留了较多细节。 代码实现 自适应阈值二值化C语言实现:[3] #include"stdlib.h"#include"stdint.h"typedefuint8_tgray_t;/*** @brief: 获取积分图像** @param: *gray_img 灰度图像数组首地址* @param: *sum 保存积分图像数组的首地址* @param: wi...
Opencv大津法的原理是基于直方图统计特征,从而确定分割阈值。具体而言,该算法首先计算图像灰度的直方图,统计每种灰度值出现的次数。然后,对于每一个灰度值i,将图像分割为两部分,即低于i和高于i两个部分,统计两部分的像素数和像素点的平均灰度值。接着,计算两部分的灰度均值和图像总平均灰度值,根据这些信息,可以计算出...
(一)全局阈值使用THRESH_OTSU大津法 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_RGB2GRAY) #要二值化图像,要先进行灰度化处理 ret, binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) print("threshold value: %s"%ret) #打印阈值,前面先进行了灰度处理0-255,我...
THRESH_TRUNC, //目标像素点=(当前像素点>阈值)?阈值:当前像素点 THRESH_TOZERO, //目标像素点=(当前像素点>阈值)?当前像素点:0 THRESH_TOZERO_INV //目标像素点=(当前像素点>阈值)?0:当前像素点 }; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 2.不同数组加权求和 这里插入一个小小的知识点,这是《学习openc...
一类图像用一种处理顺序+处理阈值有好的效果.换了一类图像效果就不好了.Sobel出来的应该是灰度图.你是后面再进行二值化.可以用大津法(OTUS)对Sobel的结果图进行二值化.还可以用大津法求出阈值后,做点变动,比如-5 什么的.如果是写文章,那么就要把各种理论扯进去.如果是做项目,就不管理论了.只要这一类图像效果...
假设图像的背景较暗,并且图像的大小为 ,图像中像素的灰度值小于阈值 的像素个数记作 ,像素灰度大于阈值 的像素个数记作 ,则有: 将式(1.5)代入式(1.6),得到等价公式: 采用遍历的方法得到使类间方差最大的阈值 ,即为所求。 OpenCV代码: int myOtsu(const IplImage *frame) //大津法求阈值 ...
其中,`cv2.THRESH_BINARY`是二值化处理的方法之一,`cv2.THRESH_OTSU`是基于大津法的自动阈值分割方法。 四、基于数据驱动的图像分割实现 基于数据驱动的图像分割实现相对复杂一些,需要采用机器学习的方法。这里我们以SVM为例来进行说明。 首先,需要从图像中提取出适当的特征,例如图像的边缘。这里使用OpenCV库中提供的...
(Image_Use);//大津法阈值Ostu方法又名最大类间差方法,通过统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取,其算法步骤为:1) 先计算图像的直方图,即将图像所有的像素点按照0~255共256个bin,统计落在每个bin的像素点数量2) 归一化直方图,也即将每个bin中像素点数量除以总的像...
为了满足晶片识别定位的实时性和小尺寸晶片的加工精度,采用多分辨率识别,即粗精结合的识别方法.针对Canny阈值分割需要人工调整阈值的弊端,提出了自适应阈值分割的边缘检测方法,通过大津法自适应获取阈值再使用Canny边缘检测,既能避免人工调整,又能减少复杂工况引起的各种噪声干扰,提高了适应范围和稳定性.在匹配环节提出了...
用OpenCV软件库时,如果我们有一个mat型的单通道图像,命名为srcMat,此时我们想得到第i行第j列的像素值,则可以用如下代码( )。 A. int value = srcMat.at(j,i); B. int value = srcMat.at(i,j); C. int value = srcMat.at(i)(j)[0]; D. int value = srcMat.at(i,j); 查看完整...