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12基于opencv固定阈值分割_自适应阈值分割
2017年11月17 - 固定阈值分割自适应阈值分割 一、threshold()函数 1.1 threshold()函数各参数详解 doublethreshold(InputArray src
自适应阈值分割
2011年11月30 - ,如果仍采用单一的阈值去处理每一个像素,可能会将目标区 域和背景区域错误的划分,因此,诞生了自适应阈值分割的思想,即图像中的每个像素对应的阈值可能不相同。 一个较为简单的自适应
Opencv图像识别从零到精通(15)-----阈值分割固定阈值Threshold、自适应阈值分割adaptiveThreshold、OSTU大津法
2016年07月24 - 区间,利用图像中背景和目标物体的灰度上的差异,旋转一个合适的阈值进行分割。 一般的分割有全局分割和局部分割,这是不同的思路,在Opencv中给出了threshold
OTSU自适应阈值分割
2011年08月05 - ){ unsigned char *np; // 图像指针 int thresholdValue=1; // 阈值 int ihist[256]; // 图像直方图,256个点
大律法,自适应阈值分割
2017年09月04 - 1). 大津法(OTSU) 最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应阈值确定的方法,又叫大津 法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景
OpenCV源码阅读001-自适应阈值分割adaptiveThreshold
2018年06月02 - 设定根据图像高宽自适应调整,而不是设定一个固定的值。 其实,在接触自带的adaptiveThreshold之前,我自己写了一个分块阈值分割的函数,我写的函数是带图像掩码的,可以只针对图像的有效区域进行
OpenCV中Canny()“自适应”算法的分割阈值
2014年03月31 - OpenCV中用Canny算子进行边缘检测的速度很快,但分割的高低阈值需要输入。在Matlab中,如果不指定阈值,函数将自适应确定阈值。因此仿照
【图像处理】图像分割-全局固定阈值分割,局部阈值分割、大津Otsu自适应阈值分割
2018年01月20 - ); 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值。这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的。亮度较高的图像区域的二值化阈值
自适应阈值分割(vc实现)
2012年08月14 - float w0,w1; //概率float sum0,sum1; //像素和int optIndex,optT; //最优阈值,及其所在像素的值float fVaria,fMaxVaria
自适应阈值分割之otsu算法
2013年10月30 - 的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景

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