在进行图像二值化时最重要的就是确定分割的阈值，阈值确定的方法主要有两类：全局阈值和自适应阈值。而在全局阈值和自适应阈值下面又有很多方法，本文将对这些方法进行详细讲解. OpenCV图像阈值分割、二值化一、图像二值化1、THRESH_BINARY2、THRESH_BINARY_INV3、THRESH_TRUNC4、THRESH_TOZERO5、THRESH_TOZERO_INV一、全局阈值1、均值法
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2024-07-29 13:24:29
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图像二值化黑色(0)表示背景白色(1-255)表示对象Threshold二值化//函数原型
double Threshold(InputArray src,
OutputArray dst,
double thresh,
double maxval,
ThresholdTypes type) Threshold图像二值化函数返回值：返回二值化的thresh
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2024-03-21 10:37:43
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我们在上一节程序中生成了一张只有黑色和白色的图像，这种“非黑即白”的图像像素的灰度值无论在什么数据类型中只有最大值和最小值两种取值，因此称其为二值图像。二值图像色彩种类少，可以进行高度的压缩，节省存储空间，将非二值图像经过计算变成二值图像的过程称为图像的二值化。在OpenCV 4中提供了threshold()和adaptiveThreshold()两个函数用于实现图像的二值化，我们首先介绍thre
1.二值化图像二值化的目的是最大限度的将图像中感兴趣部分保留下来，在很多情况下，也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。在这些庞大的图像二值化分类方法中，基于直方图的全局二值算法占有了绝对的市场份额，这些算法都从不同的科学层次提出了各自的实施方案，并且这类方法都有着一些共同的特点：简单、易实现、速度快。1.1 灰度平均值法灰度平均值法使用整幅图像的灰度平均值作为二值化的阈值
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2024-03-21 19:08:36
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1、OpencvSharp 颜色空间转换 Cv2.CvtColor()CvtColor()，是Opencv里的颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV,HSI等颜色空间的转换，也可以转换为灰度图像。 1：参数RGB2GRAY是RGB到gray。 2
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2024-05-24 22:36:25
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实现了二值图像的Thin,Thicken和提取骨架的操作。#include "opencv2/opencv.hpp"
#define HIT 1
#define MISS 0
using namespace cv;
using namespace std;
const int dir[9][2] = {{-1,-1},{-1,0},{-1,1},{0,-1},{0,0},{0,1},{1,-
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2024-08-02 21:29:55
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图像二值化（ Image Binarization）就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。全局二值化原图像：OTSU方法处理结果：Triangle结果： 从这两张图的对比可以看出，在处理人像时，Triangle方法相较与OTSU方法没有明显的
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2023-12-25 12:19:30
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在OpenCV中，图像缩放主要通过内置函数`resize`实现。以下是一个基本的使用示例：```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 设定目标图像大小
dsize = (width, height)
# 使用resize函数进行缩放
resized_img = cv2.resize(img, dsize, interpol
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2024-10-11 11:31:56
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import cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as pltthresh_type = [ cv.THRESH_BINARY, cv.THRESH_BINARY_INV, cv.THRESH_TRUNC,
原创
2022-11-10 14:26:26
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图像的二值化是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到
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2023-12-31 22:07:03
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目录一、模板匹配能够做什么？二、六种模板匹配算法解析1、平方差匹配法method=TM_SQDIFF2、归一化平方差匹配法method=TM_SQDIFF_NORMED3、相关匹配法method=TM_CCORR4、归一化相关匹配法method=TM_ CCORR_NORMED5、系数匹配法method=TM_CCOEFF6、化相关系数匹配法 method=TM_CCOEFF_NORMED三、模板
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2024-09-19 10:25:58
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目录第一部分 初识Opencv1.C# 下Opencv库2.安装OpenCvSharp第二部分 OpencvSharp入门1.加载图像文件2.显示图像第三部分 基础应用1.颜色转换2.尺寸调整3.二值化4.四则运算5.颜色分割6.直线检测初识OpencvC# 下使用Opencv 库 •在.NET下常用OpenCV进行图像处理工作,常用的.NET下的OpenCV库有Emgu CV和Open
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2024-03-08 14:38:47
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文章结构掩模图像的加法运算图像的位运算按位与运算按位或运算按位取反运算按位异或运算图像位运算的运用合并图像加权和覆盖 掩模当计算机处理图像时，有些内容需要处理，有些内容不需要处理。能够覆盖原始图像，仅暴露原始图像“感兴趣区域”（ROI）的模板图像就叫做掩模。掩模（mask），也叫做掩码，在程序中用二值图像来表示：0值（纯黑）区域表示被遮盖的部分，255值（纯白）区域表示暴露的部分（某些场景下也会
图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果。与边缘检测相比，轮廓检测有时能更好的反映图像的内容，而要对图像进行轮廓检测，则必须要先对图像进行二值化，在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。 thres
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2023-08-20 09:30:57
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Kinect 2.0 + OpenCV 显示深度数据、骨架信息、手势状态和人物二值图 Kinect 2.0实测比第一代性能提升非常多！ 本来想简单地找个教程复制黏贴一下，居然还没有人写过C++版的Kinect 2.0教程，自己摸索了一下，现在把结果拿出来和大家分享。 实现的功能是：深度数据（Depth Data），骨架信息（Body Data），手势状态（Hand State）和人物二值图（就
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2024-08-29 16:10:56
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目录一、RGB文件转YUV文件1.理论部分2.代码部分main函数rgb2yuv.cpprgb2yuv.h运行结果二、BMP文件转YUV文件1.理论部分BMP文件的简要介绍BMP文件的组成结构BMP转YUV文件实现过程2.代码部分运行结果一、RGB文件转YUV文件1.理论部分Y = 0.2990 R + 0.5870 G + 0.1140 BR-Y = 0.7010 R - 0.5870
二值化图像处理
原创
2021-08-19 12:52:56
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语言：C++环境：vs2019本章主要学习：1、图像二值化；2、阈值处理；3、灰度变换处理；4、分段线性变换；上一章，讲了灰度变换有线性变换和非线性变换；这一章，我们还是将线性变换；一、二值化法如图 对应表达式如下式： 公式一 经过二值化后（给个阈值），大于阈值取0或255，或者小于阈值取255或0，最终结果获取一副二值图像；二值化很重要，对一副图片进行二值化处理后
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2023-10-06 00:17:57
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矩是描述图像特征的算子，如今矩技术已广泛应用于图像检索和识别 、图像匹配 、图像重建 、数字压缩 、数字水印及运动图像序列分析等领域。常见的矩描述子可以分为以下几种：几何矩、正交矩、复数矩和旋转矩。从一幅图像计算出来的矩集，不仅可以描述图像形状的全局特征，而且可以提供大量关于该图像不同的几何特征信息，如大小，位置、方向和形状等。图像矩这种描述能力广泛应用于各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的
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2024-10-28 06:50:49
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目录1 任务与目的2 方案总体设计3 C#界面设计4 OpenCVSharp功能实现5 打包与运行6 总结1 任务与目的本次任务是设计一个能够实现OpenCV部分功能的图像处理软件。目的在于方便图像处理人员在具体编写OpenCV程序前，提前能够对图像进行简单处理，进而帮助开发人员分析该如何对图像进行处理。使用C#对界面和逻辑进行开发。界面开发的工具有很多，例如使用C++与QT进行开发。OpenCV
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2024-04-23 17:24:34
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