dyn_threshold算子是基于动态阈值的图像二值化算法。它能够根据图像灰度直方图的信息自适应地设定阈值,从而有效地将图像二值化。 具体来说,dyn_threshold算子会先对图像进行灰度化处理,然后计算出该图像的灰度直方图,并将其归一化。接着,算子会从直方图的低灰度处开始,递归地计算出前n个直方图的均值、方差以及带权和...
threshold是最简单的阈值分割算子,理解最为简单;binary_threshold是自动阈值算子,它可以自动选出暗(dark)的区域,或者自动选出亮(light)的区域,理解起来也没有难度。 动态阈值算子dyn_threshold理解起来稍微复杂一点,使用dyn_threshold算子的步骤基本是这样的: ① 将原图进行滤波模糊处理。 ② 用原图和模糊后的图逐个像...
threshold动态阈值分割 dyn_threshold(OrigImage, ThresholdImage : RegionDynThresh : Offset, LightDark : ) 对于一些目标与背景的阈值对比不明显的图像,需要用到动态阈值分割,使用局部阈值来分割图像。 输出的图像RegionDynThresh, 取决于 其他参数之间的关系,用g(o)代表原图像上的灰度值,g(t)代表用作 ...
dyn_threshold (Image1, ImageMean, RegionDynThresh, 2, 'dark') *动态阈值分割 *参数1:输入图像 *参数2:滤波后图像(参考图),可以通过mean_image, binomial_filter, gauss_filter等滤波方式处理 * 滤波时注意掩码大小,它决定提取区域的大小 * 提取的就是滤波时被模糊的区域 *参数3:分割后区域 *参数4:灰度...
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threshold()//全局固定阈值灰度分割, 当前背景之间差异明显时,可以设定全局阈值进行threshold,但很多情况下由于背景不均一,目标体经常表现为比背景局部亮一些或暗一些,无法确定全局阈值操作,需要通过其邻域找到一个合适的阈值进行分割,dyn_threshold MeanImage是参考图像,通过与OrigImage对比找到领域确定阈值,一般采用平滑滤...
全局Threshold和动态阈值分割Dyn_Threshold的应⽤场景 ⼿册⾥⾯的particle例⼦，例⼦的任务是分析颗粒在液体中。在这个应⽤程序的主要困难：存在两种类型的对象:⼤明亮物体和较低的⼩物体的对⽐。此外噪⾳使分割的存在困难；⽆法使⽤全局灰度阈值threshold进⾏分割；所以采⽤先将⼤块不需要...
经过dyn_threshold这个算子处理之后,我们就可以提取一个物体的轮廓了,具体提取的方法当然要用到什么类似select_shape之类的算子,当然,这里最重要的是gen_contour_region_xld这个算子,用你刚才提取出来的这些区域生成XLD轮廓线,这样就达到了提取物体轮廓的目的。
(), CV_8UC1);_HalconDynThreshold(frame_gray, srcMean, binary1, offset, Equal);}void CImagePreprocessing::_HalconDynThreshold(cv::Mat &src, cv::Mat &srcMean, cv::Mat &result, int offset, int LightDark){//使用Opencv实现Halcon中的动态阈值//src是原图,灰度图//srcMean是平滑滤波之后的图/...
一、threshold 全局阈值 threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : ) 对应参数分别为输入图像、输出区域、阈值下限、阈值上限 使用全局阈值分割图像,阈值选择输入图像中灰度值g满足以下条件的像素: 图像中所有满足条件的点会被作为一个整体区域被返回,对于矢量图像,阈值不是对应于灰度值,而是对应于矢量的长度。