opencv閾值法分割影象

阿新 • • 發佈：2019-01-01

1 /*============================================================================ 2 = 程式碼內容：基本全域性閾值法 3 ==============================================================================*/ 4 int BasicGlobalThreshold(int*pg,int start,int end) 5 {

// 基本全域性閾值法 6 int i,t,t1,t2,k1,k2; 7 double u,u1,u2; 8 t=0; 9 u=0; 10 for (i=start;i<end;i++) 11 { 12 t+=pg[i]; 13 u+=i*pg[i]; 14 } 15 k2=(int) (u/t); // 計算此範圍灰度的平均值 16 do17 { 18 k1=k2; 19 t1=0;

20 u1=0; 21 for (i=start;i<=k1;i++) 22 { // 計算低灰度組的累加和23 t1+=pg[i]; 24 u1+=i*pg[i]; 25 } 26 t2=t-t1; 27 u2=u-u1; 28 if (t1) 29 u1=u1/t1; // 計算低灰度組的平均值30 else31 u1=0; 32 if (t2)

33 u2=u2/t2; // 計算高灰度組的平均值34 else35 u2=0; 36 k2=(int) ((u1+u2)/2); // 得到新的閾值估計值37 } 38 while(k1!=k2); // 資料未穩定，繼續 39 //cout<<"The Threshold of this Image in BasicGlobalThreshold is:"<<k1<<endl;40 return(k1); // 返回閾值41 }

opencv閾值法分割影象

1 /*============================================================================ 2 = 程式碼內容：基本全域性閾值法 3 ===================

用最大方差閾值法獲取灰度影象的最佳閾值

1.獲取灰度影象的直方圖 1 /********************************************************************************* 2 * 函式名稱： APP_CameraCalibration_GetHistogra

0013-影象的閾值化-OTSU、固定閾值法、基於區域性的閾值化

在影象處理中，我們通常會把影象先進行簡化處理。其中影象的灰度化和影象的閾值化是最常用的兩種簡化處理方法。影象的灰度化處理就是把影象從三維彩色空間降到一維的灰度空間，在OpenCV中實現起來很簡單，用函式cvtColor就能實現。影象的閾值化處理是在灰度影象的基礎上，把灰度影象進一步簡化為二值影象，即

opencv閾值分割

cv::threshold() double cv::threshold( cv::InputArray src, // 輸入影象 cv::OutputArray dst, // 輸出影象 double thresh, // 閾值

一起學python-opencv十四（影象閾值化，影象縮放）

影象閾值化也可以叫做二值化，其實我們前面已經用過了很多次的cv2.threshold，另外就是cv2.inRange，這個主要用HSV顏色空間來分離出某一種顏色的區域。前面我們只用了幾種閾值化的型別，那麼這篇文章的開頭，就讓我們來認識一下其它的閾值化型別。我

七種常見閾值分割程式碼(Otsu、最大熵、迭代法、自適應閥值、手動、迭代法、基本全域性閾值法)

整理了一些主要的分割方法，以後用省的再查，其中大部分為轉載資料，轉載連結見資料；一、工具：VC+OpenCV 二、語言：C++ 三、原理（1） otsu法（最大類間方差法，有時也稱之為大津演算法）使用的是聚類的思想，把影象的灰度數按灰度級分成2個部分，使得兩

灰度影象閾值化分割常見方法總結及VC實現

在影象處理領域，二值影象運算量小，並且能夠體現影象的關鍵特徵，因此被廣泛使用。將灰度影象變為二值影象的常用方法是選定閾值，然後將待處理影象的每個畫素點進行單點處理，即將其灰度值與所設定的門限進行比對，從而得到二值化的黑白圖。這樣一種方式因為其直觀性以及易於實現，

OpenCV 中影象的算術運算、平滑處理、閾值化及影象金字塔

一、影象的算術運算影象加法：cv2.add() # OpenCV 的加法是一種飽和操作，而 Numpy 的加法是一種模操作。 x = np.uint8([250]) y = np.uint

OpenCV——閾值化

閾值化 opencv img image open .com bubuko 技術分享 alt OpenCV——閾值化

OpenCV閾值操作

#include <opencv2\opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat src_image,gray_image,

自適應閾值演算法（大津閾值法

最大類間方差法是由日本學者大津於1979年提出的,是一種自適應的閾值確定的方法,又叫大津法,簡稱OTSU。它是按影象的灰度特性,將影象分成背景和目標2部分。背景和目標之間的類間方差越大,說明構成影象的2部分的差別越大,當部分目標錯分為背景或部分背景錯分為目標都會導致2部分差

opencv 閾值

如果畫素值大於一個閾值將它賦予一個值，如果小於一個值就給他賦予一個值。 import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot

小波變換和小波閾值法去噪

小波變換和小波閾值法去噪 Q: 328333568 Q群：168691634 1. 小波變換小波變換是一種訊號的時間——尺度（時間——頻率）分析方法，它具有多分辨分析的特點，而且在時頻兩域都具有表徵訊號區域性特徵的能力，是一種視窗大小固定不變但其形狀可改變，時間窗和頻率窗都可以改變

[OpenCV] 閾值處理函式cv::threshold()

這是一個對影象二值化處理的函式，對於給定閾值threshold，高於該threshold的畫素點值變為pix0，低於該threshold的畫素點值變為pix1. double cv::thres

人臉識別之疲勞檢測（二）閾值法、KNN分類和Ｋ-means聚類

Table of Contents 1、均值法 2、中值法 3、KNN 結合上一節在獲得人眼特徵點後需要對睜眼閉眼狀態做出判斷，方法的選擇需要經驗結合公平的評價方法，使用大量測試集得到不同方法下的精確度並做出比較: 1、均值法 50幀睜眼資料取均值，得到不同閾

影象處理演算法2——Otsu最佳閾值分割法

Otsu法是1979年由日本大津提出的。該方法在類間方差最大的情況下是最佳的，即統計鑑別分析中所用的度量。Otsu方法有一個重要的特性，就是它完全以在一幅影象的直方圖上執行計算為基礎，而直方圖是很容易得到的一維陣列。具體的公式推理及公式細節就不說了，詳見 Conzalez 那本書，我是第三

matlab基於遺傳演算法的最大熵值法的雙閾值影象分割

利用最佳直方圖熵法（KSW熵法）及傳統遺傳演算法實現灰度影象二閾值分割 matlab程式碼如下： 1、main.m(主函式)： %%%利用最佳直方圖熵法（KSW熵法）及傳統遺傳演算法實現灰度影象二閾值分割 %%%主程式 %% 初始部分，讀取影象及計算

影象的閾值分割（迭代法選擇閾值）

迭代法閾值選擇演算法是對雙峰法的改進，他首先選擇一個近似的閾值T，將影象分割成兩個部分，R1和R2，計算出區域R1和R2的均值u1和u2，再選擇新的閾值T=(u1+u2)/2; 重複上面的過程，知道u1和u2不在變化為止，詳細過程的程式碼： <span s

python+OpenCV影象處理（五）影象的閾值分割

影象的閾值處理一幅影象包括目標物體、背景還有噪聲，要想從多值的數字影象中直接提取出目標物體，常用的方法就是設定一個閾值T，用T將影象的資料分成兩部分：大於T的畫素群和小於T的畫素群。這是研究灰度變換的最特殊的方法，稱為影象的二值化（Binarization）。

影象閾值分割：最大熵法

影象最大熵閾值分割的原理：使選擇的閾值分割影象目標區域、背景區域兩部分灰度統計的資訊量為最大。具體描述： 1. 根據資訊熵定義，計算原始影象的資訊熵H0，選擇最大、最小灰度灰度的均值為初始閾值T0； 2. 根據T0將影象分割為G1和G2兩個區域，均值分