mean函数根据输入参数src和mask来计算均值。它首先检查输入参数的类型和尺寸,并根据情况进行相应的处理。 如果没有提供mask参数,则mean函数会对整个输入数组或图像进行计算。它将遍历每个像素或元素,并将其值累加到相应的通道中。最后,它将累加值除以总的像素数或元素数,得到每个通道的均值。
b- 第二分布参数;在均匀分布的情况下,这是一个非包含上边界,在正态分布的情况下,这是一个标准偏差(标准偏差矩阵或整个标准偏差矩阵的对角线)。 saturateRange- 预饱和标志;仅用于均匀分配;如果为true,则该方法将首先将a和b转换为可接受的值范围(根据mat数据类型),然后将生成在[saturate(a),...
ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:计算方法是计算出领域内的像素平均值再减去C的值 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:计算方法是计算出领域内像素的高斯均值再减去C的值 blockSize — 表示一个像素在计算阈值时使用的邻域尺寸,通常为3、5、7。 C— 常数,用均值或高斯计算阈值后,再减去C就是最终阈值。 基于OpenCV的实现c++实现 ...
binary_image=cv2.adaptiveThreshold(image,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,2) 在上述示例中,我们使用adaptiveThreshold函数将灰度图像转换为二值图像。255参数是设定的最大像素值,表示二值图像中的前景像素。cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C参数表示使用均值作为阈值计算方法。11参数表示每个局部区域的...
ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C :领域内均值 ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C :领域内像素点加权和,权重为一个高斯窗口。 thresholdType,阈值类型。取值必须为 THRESH_BINARY 或 THRESH_BINARY_INV。 blockSize,用于计算阈值大小的一个像素的邻域尺寸,取值为 3、5、7。
dst=cv.adaptiveThreshold(src,maxValue,adaptiveMethod,thresholdType,blockSize,C)其中src表示要进行处理的原始图像。注意:该图像必须是8位单通道的图像maxValue表示最大值adaptiveMethod表示自适应方法,可选参数如下两个:cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:邻域所有像素点的权重值是一致的。cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:与...
cv::ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C:邻域块内所有像素的平均值作为阈值。 cv::ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C:邻域块内所有像素的加权平均值(权值为高斯窗口)作为阈值。 thresholdType: 阈值类型,有两种选择: cv::THRESH_BINARY: 大于阈值的像素点被赋值为maxValue,否则为 0。
两种方法都是逐个像素地计算自适应阈值T(x,y),方法是通过计算每个像素位置周围的b×b区域的加权平均值然后减去常数C,其中b由blockSize给定。 不同的是,如果选择的均值方法是cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,那么均值时取得权值是相等的;如果选择的均值方法是cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,(x,y)周围的像素的权值则...
cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 邻域内所有像素点的权重都相同 cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C 通过高斯方程得到各个像素点的权重值,与邻域内像素点到中心的距离有关 使用二值化阈值函数cv2.threshold()对图像进行自适应阈值处理代码如下: import cv2 img=cv2.imread('E:\python_opencv/tupian.jpg',0) ...
学习OpenCV——Kmean(C++) 从前也练习使用过OpenCV的Kmean算法,但是那版本低,而且也是基于C的开发。这两天由于造论文的需要把它重新翻出来在研究一下C++,发现有了些改进 kmeans C++:doublekmeans(InputArraydata, intK, InputOutputArraybestLabels, TermCriteriacriteria, intattempts, intflags, OutputArraycenters=...