二值化算法本质是一个分割算法,其目的是通过阈值把图像分割成前后景两个部分。其中,阈值的选择则极为关键。 当选取最佳阈值时,图像的前景与背景的差别应最大。这个差别的定义决定了二值化算法的准确度,大津法使用最大类间方差作为这个差别的衡量标准。 类间方差法对噪声以及目标大小十分敏感,它仅对类间方差为单峰...
而Otsu大津算法则是根据灰度图本身的信息,自动确定最佳阈值,实现以最佳阈值对灰度图进行二值化。 需要注意的是,大津算法并不是直接进行二值化处理,而是得到一个整型数字,也即阈值,我们得到阈值再进行二值化。2. 原理我们对图片进行二值化时,是希望将图片分割成两部分,暂且称之为前景和背景: 一般情况下,我们将我...
大津法二值化原理又称作最大类间方差法,其原理是:对图片二值化后,产生的前景和背景之间差异是比较大的,而前景部分中的像素是相似的,背景部分中的像素是相似的;可以理解为,同一类中差异小,不同类中差异大。因此,如果存在一个阈值,使得图像分为了前景和背景,应当符合同一类中差异最小,不同类中差异最大,这个值...
用大津法完成了灰度图像二值化,在tft180上流畅显示。虽然很简单,但第一次成功运行还是很激动, 视频播放量 552、弹幕量 0、点赞数 9、投硬币枚数 2、收藏人数 4、转发人数 1, 视频作者 bili_79447103238, 作者简介 ,相关视频:现在摄像头都是马赛克,那我就来一个没打码的
OTSU大津法对图像二值化 OTSU算法 (1)原理: 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于背景的像素个数占整幅图像像素个数的比例记为ω0,其平均灰度μ0;前景像素个数占整幅图像像素个数的比例为ω1,其平均灰度为μ1。图像的总平均灰度记为μ,类间方差记为g。
Otsu方法是一种全局化的动态二值化方法,又叫大津法,是一种灰度图像二值化的常用算法。该算法的基本思想是:设使用某一个阈值将灰度图像根据灰度大小,分成目标部分和背景部分两类,在这两类的类内方差最小和类间方差最大的时候,得到的阈值是最优的二值化阈值。我个人对这
17届 智能车-二值化 大津法 (一), 视频播放量 3926、弹幕量 1、点赞数 138、投硬币枚数 51、收藏人数 180、转发人数 35, 视频作者 我也不知道叫啥yyds, 作者简介 学习交流可以加下 企鹅 1849057843,相关视频:17届 智能车-二值化 大津法(二),17届智能车上位机—边图传边示
OTSU大津法对图像二值化 OTSU算法 (1)原理: 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于背景的像素个数占整幅图像像素个数的比例记为ω0,其平均灰度μ0;前景像素个数占整幅图像像素个数的比例为ω1,其平均灰度为μ1。图像的总平均灰度记为μ,类间方差记为g。
OTSU算法也称最大类间差法,有时也称之为大津算法,被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分...