dyn_threshold算子的原理dyn_threshold算子的原理 动态阈值化的目的是将图像分成两个部分:背景和前景。背景是图像的背景信息,而前景是需要突出显示的对象。动态阈值算法通过计算灰度图像的局部统计特征(如均值、标准差等)来获得一个合适的阈值来二值化图像。其基本原理如下: 1.图像预处理:首先需要将原始图像进行预处理,通
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...
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。
先看halcon算子的使用: read_image (Image,'photometric_stereo/embossed_01')mean_image (Image,ImageMean,60,60)dyn_threshold (Image, ImageMean, RegionDynThresh, 15, 'not_equal') 再看OpenCV的实现: void CImagePreprocessing::dynamic_threshold_referHalcon(cv::Mat &frame_gray, int ksize, int offset...
threshold算子是HALCON中速度最快使用频率最高的图像分割算法,如果目标体与背景之间存在灰度差,为了提高效率,优先使用dyn_threshold动态阀值分割 [判断题] 对 错(正确答案)相关知识点: 试题来源: 解析 答案解析:无 很多情况下由于物体背景不均一,无法确定全局阈值,需要通过平滑滤波算子如Erosion, dilation等来确定邻域,...
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。
dyn_threshold算子的原理 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...