可选择THRESH_BINARY或者THRESH_BINARY_INV两种。(即二进制阈值或反二进制阈值)。 参数6:表示邻域块大小,用来计算区域阈值,一般选择为3、5、7...等。 参数7:参数C表示与算法有关的参数,它是一个从均值或加权均值提取的常数,可以是负数。(具体见下面的解释)。 对参数4与参数7内容的解释: 自适应阈值化计算大概...
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具体来说,对于每个像素的二值化,不是简单地使用全局固定阈值,而是根据该像素邻域内的像素值来计算一个局部阈值。如果该像素值大于这个局部阈值,则该像素被设置为maxValue,否则设置为 0。 当使用cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C时,自适应阈值是邻域内像素的平均值减去常数C。 当使用cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C时,...
第四个参数,int adaptiveMethod,自适应阈值的方法,通常有以下几种方法; ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,阈值T(x,y)是(x,y)减去C的Blocksize×Blocksize邻域的平均值。 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C ,阈值T(x,y)是(x,y)减去C的Blocksize×Blocksize邻域的加权和(与高斯相关),默认sigma(标准差)用于指定的Blocksize;...
在两种情况下,自适应阈值T(x, y)。通过计算每个像素周围bxb大小像素块的加权均值并减去常量C得到。其中,b由blockSize给出,大小必须为奇数;如果使用平均的方法,则所有像素周围的权值相同;如果使用高斯的方法,则(x,y)周围的像素的权值则根据其到中心点的距离通过高斯方程得到。
adaptiveMethod:自适应方法 thresholdType:阈值处理方式 blockSize:像素在计算其阈值时参考的邻域尺寸大小,通常为3,5,7 C:常量 ''' 阈值处理方法须为 cv2.THRESH_BINARY 或 cv2.THRESH_BINARY_INV 自适应方法有 cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 和 cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 。前者领域所有像素点的权重值一致;...
otsu算法选择使类间方差最大的灰度值为阈值,具有很好的效果 算法具体描述见otsu论文,或冈萨雷斯著名的数字图像处理那本书 这里给出程序流程: 1、计算直方图并归一化histogram 2、计算图像灰度均值avgValue. 3、计算直方图的零阶w[i]和一级矩u[i] 4、计算并找到最大的类间方差(between-class variance) variance...
1、otsu算法选择使类间方差最大的灰度值为阈值,具有很好的效果算法具体描述见otsu论文,或冈萨雷斯著名的数字图像处理那本书这里给出程序流程:1、计算直方图并归一化histogram2、计算图像灰度均值avgValue.3、计算直方图的零阶wi和一级矩ui4、计算并找到最大的类间方差(between-class variance)variancei=(avgValue*...
delta(常数C)选择负值也是可以的。 代码演示 自适应阈值:adaptiveThreshold()函数 #include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include<iostream>usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){Mat srcImage=imread("D:\\OutPutResult\\ImageTest\...
ostu和自适应阈值分割(二).png 稍微对 adaptiveThreshold() 函数的参数做一下解释: 第四个参数 adaptiveMethod:指定自适应阈值算法。 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:局部邻域块的平均值。该算法是先求出块中的均值,再减去常数 c。 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:局部邻域块的高斯加权和。该算法是在区域中 (x,y) 周围的...