自適應權值立體匹配-Adaptive support-weight Approach for Correspondence search
最近在研究立體匹配演算法，參考了網上的一些資料，首先復現了05年TPAMI的Adaptive support 演算法 ，最後變成MATLAB的小程式，但是實際在做測試的時候跑起來速度很慢，可以得到結果，但是十分的不理想，現將原始碼分享給需要的朋友作為參考，希望能幫助到有需要的朋友，另在跑程式的時候發現我程式中的問題，一起交流，qq371896605 。
http://download.csdn.net/detail/mashuang0413/9485175。象徵性的收兩個金幣，嘿嘿
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自適應權值的立體匹配演算法——AdaptWeight
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基於Opencv的自適應中值濾波函數selfAdaptiveMedianBlur（）
blog com begin clas logs opencv2 cal return mat 終於搞出來了：） #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include &l
python-opencv 圖像二值化，自適應閾值處理
csdn 領域 image tle tps wid 無聊 src ima 定義：圖像的二值化，就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255，也就是將整個圖像呈現出明顯的只有黑和白的視覺效果。 一幅圖像包括目標物體、背景還有噪聲，要想從多值的數字圖像中直
使用積分影象的自適應閾值處理
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影象二值化方法及適用場景分析（OTSU Trangle 自適應閾值分割）
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自適應閾值大津法(OTSU)介紹及程式碼實現
https://blog.csdn.net/a153375250/article/details/50970104 演算法原理 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法，又叫大津法,簡稱OTSU。 我用最簡單的方式解釋一下演算法原理： 這個演算法的思想就
emgucv自適應二值化
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opencv學習筆記四十九：基於距離變換和區域性自適應閾值的物件計數
案例背景：統計下圖中玉米粒的個數 方案思路：先灰度化，再二值化（基於THRESH_TRIANGLE，圖中直方圖有明顯的雙峰值），腐蝕去掉一些小雜點，距離變換，再自適應區域性閾值，膨脹連成連通域，尋找輪廓進行計數。 距離變換於1966年被學者首次提出,目前已被廣泛應
OpenCV自適應二值化
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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
全域性固定閾值化和區域性自適應閾值化
在影象處理應用中二值化操作是一個很常用的處理方式，較為常用的影象二值化方法有：1）全域性固定閾值；2）區域性自適應閾值；3）OTSU等。 全域性固定閾值化：對整幅影象都是用一個統一的閾值來進行二值化； 區域性自適應閾值化：根據畫素的鄰域塊的畫素值分佈來確定該畫素位置上的二
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
自適應閾值分割(最大類間方差法、大津法、OTSU)
最大類間方差法是由日本學者大津(Nobuyuki Otsu)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兩部分，或者說，是尋找一個閾值為K，將影象的顏色分為1,2.....K和K+1.....256
OpenCV學習筆記-自適應閾值化
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基於Otsu演算法的影象自適應閾值分割
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自適應中值濾波及實現
前言 無意中看到了一篇比較老的論文，Adaptive median filters: new algorithms and results。感興趣的可以下載下來看看。主要就是提出了一種自適應中值濾波演算法，這個演算法是很經典的中值濾波演算法的改進版本，自動選擇
影象的自適應二值化
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OpenCV基於區域性自適應閾值的影象二值化
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