由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。 参考文献：[1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histogram. IEEE Trans,1979;SMC-9;62-66 下载地址&
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或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像
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2023-09-16 11:28:50
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最大类间方差法（otsu）的原理：
阈值将原图象分成前景，背景两个图象。
前景：用n1,csum, m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度
后景：用n2, sum-csum, m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度
当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准
而在ot
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2014-04-03 15:51:00
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from matplotlib import pyplot as plt # cv2.imread()用于读取图片文件 # imread函数有两个参数，第一个参数是图片路径，第二个参数表示读取图片的形式 image = cv2.imread('shengwuxibao.jpg') # cv2.cvt ...
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2021-10-04 21:59:00
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从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大(就是能自动区分图像前景与背景的二值化)它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。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构
原创
2022-01-25 11:38:40
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由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。1,2,…,L]。灰度级为i的像素点的个数为ni，那么总的像素点个数就应该为N=n1+n2+…...
原创
2021-07-09 16:47:41
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推荐用法：（参数勿动） threshold(gray,binary,0,255,CV_THRESH_OTSU+CV_THRESH_BINARY);
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2015-11-20 22:41:00
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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或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差
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2016-04-10 14:18:00
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由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。参考文献：[1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histogram. IEEE Trans,1979;SMC-9;62-66 下载地址算法思想：假设一幅图像有L个灰度级[1,2,…,L]。灰度级为i的像素点的个数为ni，那么总的像素点个数就应该为N=n1+n2+…+nL。为了讨论方便，我们
原创
2021-11-08 09:54:49
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由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。参考文献：[1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histogram. IEEE Trans,1979;SMC-9;62-66 下载地址算法思想：假设一幅图像有L个灰度级[1,2,…,L]。灰度级为i的像素点的个数为ni，那么总的像素点个数就应该为N=n1+n2+…+nL。为了讨论方便，我们
原创
2021-11-08 11:41:10
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由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。参考文献：[1] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histogram. IEEE Trans,1979;SMC-9;62-66 下载地址算法思想：假设一幅图像有L个灰度级[1,2,…,L]。灰度级为i的像素点的个数为ni，那么总的像素点个数就应该为N=n1+n2+…+nL。为了讨论方便，我们
原创
2022-04-09 10:58:15
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# Python时间序列分析之层间方差最大、层内方差最小的实现方法
## 概述
在Python中，可以使用多种方法实现时间序列数据的层间方差最大、层内方差最小的分析。本文将通过以下步骤来详细介绍这个过程，并给出相应的代码示例。
## 流程
下面是整个分析过程的步骤概览：
|步骤|描述|
|----|----|
|1|导入必要的库|
|2|读取时间序列数据|
|3|将时间序列数据进行层间方差分
最大类间方差的求解过程，就是在解空间中查找到一个最优的解，使得其方差最大，而遗传算法能非线性快速查找最优解k及最大的方差，其步骤如下：1） 为了使用遗传算法，首先必须对实现解空间的数值编码，产生染色体单元。由于所采集到的道路图像的灰度图由0-255个灰度值组成，正好对应着一个8位二进制即一个字节，因此使用一个字节作为染色体。
原创
2021-07-09 16:02:05
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最大类间方差的求解过程，就是在解空间中查找到一个最优的解，使得其方差最大，而遗传算法能非线性快速查找最优解k及最大的方差，其步骤如下：1） 为了使用遗传算法，首先必须对实现解空间的数值编码，产生染色体单元。
原创
2021-07-09 17:26:36
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基于最小误差法的胸片分割系统–matlab深度学习实战GUI项目最小误差阈值分割法“最小误差法所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域,使得这些特征在同一区域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显的不同。 根据图像中背景和目标像素的概率分布密度来实现的，其思想是找到一个阈值，并根据该阈值进行划分，计算出目标点误分为背景的概率和背景点误分
中值滤波 原理：假设一个33的矩阵，中值滤波就是把这个矩阵的值重新排序，将中间的灰度值赋给中心点坐标处的灰度值。 例如上图就是重排序为98,98,99,99,99,100,100,100,101,将99赋给中心点。 中值滤波很容易处理椒盐噪声，椒盐噪声的存在是因为图像中某些点的灰度值为255或者0，当重新排序后，这些点会忽略掉，同时一幅图像的灰度值是跟临近像素的灰度值有关，不会突然的跃迁，总是有梯
1 简介在现代战争中,快速而有效的对攻击目标进行识别和跟踪对获取战争主 动权起着很重要的作用,而要达到这个目的,就需要从目标图像中准确的分割 出目标.在图像分割中,阈值的选取至关重要.最大类间方差法是一种常用而 有效的图像分割算法,并已在许多实时场合中采用.为满足高速场合的要求, 本文采用 Altera 公司的 Cyclone II 系列的 FPGA 实现类间方差的计算.实验结 果表明,本设计能够
原创
2022-02-23 18:52:13
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注：参考书籍《SPSS其实很简单》ANOVA：analysis of variance, 方差分析。在一维组间方差分析中，自变量是组间因素，每个参与者都仅得到因素的一个水平（也就是说，每个人都在一个单独的组内）问题背景： 调查三种学习策略A、B、C对单词记忆方面有没有显著差别。 现将30人分为3策略组，每组10人。 在学习各自的策略之后，给每个学生5分钟看15个单词，之后尽可能多地默写出。 简言之
当包含的因子（名义型或解释型因子）是解释变量时，我们关注的重点通常会从预测(建立回归模型)转向组别差异的分析，这种分析法称作方差分析（ANOVA）。ANOVA在各种实验和准实验设计的分析中都有广泛应用。用一个或多个定量变量来拟合和预测另一个定量变量，需要建立回归模型；当分类变量作为解释变量时，通常不会关注预测，而是关注分类变量带来的不同组间的差异，这时用方差分析。1、专业术语 例子：研究不同的治
.要理解协方差矩阵，从以下几个步骤来说 期望 ——> 方差——>协方差——>协方差矩阵，这样更能理解它的由来和意义。本文主要讲意义和python里的使用，其实协方差矩阵有很强的实际意义和应用实例，有机会再补充。均值、方差和标准差给定一个含有n个样本的集合，可以得到样本的均值，方差和标准差。均值x¯=1n∑i=1nxi样本方差s2=1n∑i=1n(xi−x¯)2总体方差方差的算术平
