方法“smooth _histo”提供了由操作员bin_threshold提供的相同功能。方法“max_separability”倾向于为UsedThreshold确定较小的值。此外,它对柱状图中的稀疏孤立峰不太敏感,而且往往比“平滑”要快得多。 最大限度的可分性(max_separability): 通过选择Method= ' max_separability ',根据“灰度直方图的阈值选择方法”的...
当LightDark=dark,max_separability选的区域比smooth_histo多一点 fast_threshold 描述:选择灰度值满足MinGray<=g<=MaxGra条件的像素,为了节省时间按两步执行。第一,先处理行列间隔Minsize的所有像素点。第二,处理上一步选择点的领域。和threshold相比分割速度快。 函数:fast_threshold(Image : Region : MinGray, M...
则会发现无论是'smooth_histo' 或者是 'max_separability' 算法,都会选择到双峰谷底了。 'smooth_histo'取的值是146。 'max_separability'取的值是136。 所以'smooth_histo'是基于直方图计算谷底,位置很准。 而'max_separability'貌似总会比'smooth_histo'多选择一些,可能是偏向左峰或者是偏向右峰。 bin_threshold...
smooth_histo方法提供的功能与操作符bin_threshold提供的功能相同。方法’max_separability’倾向于为UsedThreshold确定较小的值。此外,它对柱状图中的稀疏孤立峰不那么敏感,而且通常比‘smooth_histo’更快。 最大限度的可分性(max_separability): 通过选择Method= ’ max_separability ',根据“灰度直方图的阈值选择方法”...
自动全局阈值分割,主要对灰度直方图存在两个波峰图像的自动阈值分割。提供两种方法“max_separability”和“smooth_histo”。 最大限度的可分性(max_separability):根据“灰度直方图的阈值选择方法”的灰度直方图自动阈值调用。该算法首先计算图像的直方图,然后利用统计矩找到将像素分割为前景和背景的最优阈值,并最大化这两...
binary_threshold(Image, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold) hysteresis_threshold函数 函数名称:hysteresis_threshold 参数列表: Image:HImage类型,输入图像。 RegionHysteresis:HRegion类型,输出区域。 Low:输入,灰度值的下限阈值。 High:输入,灰度值的上限阈值。 MaxLength:输入,潜在点到达安全点...
*读取一张图像 read_image (Image, '1.jpg') *将RGB图像转化为灰度图 rgb1_to_gray (Image, GrayImage) *使用自动阈值分割图像前景区域 binary_threshold (GrayImage, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold) *将前景区域中图像剪切出来 reduce_domain (GrayImage, Region, ClipImage) *均值滤...
* 图像预处理,缩减区域范围。使用scale_image_max改善对比度并且旋转图像使字符呈水平。 binary_threshold (Image, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold) opening_rectangle1 (Region, RegionOpening, 400, 50) erosion_rectangle1 (RegionOpening, RegionOpening, 11, 11) ...
binary_threshold (GrayImage, Region, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold) *反转图像,即用255去减原来像素 invert_image (GrayImage, ImageInvert) *计算方向角度 orientation_region (Region, Phi) *计算面积和中心坐标 area_center (Region, Area, Row, Column) ...
(Image,Region,'max_separability','dark',UsedThreshold)connection(Region,ConnectedRegions)fill_up(ConnectedRegions,Regions)count_obj(Regions,Number)forIndex:=1to Number by1select_obj(Regions,ObjectSelected,Index)select_obj(ObjectSelected,SingleRegion,1)*区域的圆度(与圆相似)的形状因子 circularity(Single...