事前准备使用工具：Python3.5 使用库：cv2,numpy原始图像任务1：简单阀值涉及函数：cv2.threshold() 当像素值高于阀值时，我们给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是cv2.threshold()。这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阀值，第三个参数就是当像素值高
图像的阈值处理一般使得图像的像素值更单一、图像更简单。阈值可以分为全局性质的阈值，也可以分为局部性质的阈值，可以是单阈值的也可以是多阈值的。当然阈值越多是越复杂的。下面将介绍opencv下的三种阈值方法。（一）简单阈值 简单阈值当然是最简单，选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了。函数为cv2.threshold() 这个函数有四个参数，第一个原图像，第二个进行分类的阈值
目录简单阈值自适应阈值Otsu's二值化简单阈值 当像素值高于阈值时，我们给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。用到了cv2.threshhold()函数。第一个参数表示原图。原图应该是灰度图像。第二个参数表示阈值。第三个参数表示当像素高于阈值时赋予的新的像素值。第四个参数阈值类型有四种：cv2.THRESH_BINARY:二值阈值化，只要第三个参数不是
1、简单阀值cv2.threshold , cv2.adaptiveThreshold当像素值高于阀值时，我们给这个像素赋予一个新值（可能是白色），否则我们给它赋予另外一种颜色（也许是黑色）。这个函数就是cv2.threshold()。这个函数的第一个参数就是原图像，原图像应该是灰度图。第二个参数就是用来对像素值进行分类的阀值，第三个参数就是当像素值高于（或者小于）阀值时，应该被赋予新的像素值。O
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2023-08-09 16:56:45
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阈值分割像素图原始图像像素图 见下面红色线：标注一条阈值线二进制阈值化首先设定一条阀值线 如127大于127的像素点灰度值设为最大(如unit8的格式为255)小于127的像素点灰度值设为0反二进制阈值化首先设定一条阀值线 如127大于127的像素点灰度值设为最小为0小于127的像素点灰度值设为最大(如unit8的格式为255)截断阈值化首先选定一个阀值，大于该阈值的像素点呗设定为该阈值，小于该阈
目录简单阈值 自适应阈值 Otsu's二值化1 简单阈值ret, dst = threshold(src, thresh, maxval, type)ret： retVal(返回值)，在Otsu‘s中会用到dst： 目标图像src： 原图像，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图thresh： 阈值maxval： 当像
自本教程开始，我们已经进入了图像处理的一些基本操作的学习，所谓的图像阈值，就是图像二值化，什么是二值化，就是只有0和1，没有其他的。在OpenCV的图像里面，二值化表示图像的像素为0和255，并没有其他的值，它跟灰度化并不同。然而要想实现二值化，就最好先对图像进行灰度化处理，因为我们需要的图像不能具备GBR三元通道。简单阈值我们先来看函数原型：ret, dst = cv2.threshold(sr
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2023-05-27 17:23:53
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前言opencv-python教程学习系列记录学习python-opencv过程的点滴，本文主要介绍图像阈值/二值化，坚持学习，共同进步。 系统环境系统：win7_x64;python版本：python3.5.2；opencv版本：opencv3.3.1；内容安排1.知识点介绍；2.测试代码；具体内容1.知识点介绍；图像的阈值处理一般使得图像的像素值更单一、图像更简单。阈值可以分为全局性
核心函数：cvThreshold，cvAdaptiveThreshold程序：代码：#include "cv.h"
#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"
#include <iostream>
int AdaptiveThreshold(int argc,char** ar
原创
2014-08-14 12:35:10
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# 如何实现“mysql 走索引阀值”
## 概述
在MySQL中，当我们执行一条查询语句时，MySQL会根据索引来加速查询过程。但是，有时候当数据量很大时，MySQL可能会选择不走索引，这就需要我们设置一个阀值来控制MySQL何时走索引。下面将介绍如何设置这个阀值。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(检查表的索引情况)
B
信息论里，熵是可以度量随机变量的不确定性的，已经证明的：当随机变量呈均匀分布的时候，熵值最大，一个有序的系统有着较小的熵值，无序系统的熵值则较大。机器学习里面，最大熵原理假设：描述一个概率分布的时候，在满足所有约束条件的情况下，熵值最大的模型是最好的。我们假设：对于离散随机变量x，假设x有M哥取值，记,那么他的熵就被定义为：对于连续变量x，假设他的概率密度函数是，那么，他的熵就是：首先，看最大熵模
OpenCV中的模板匹配OpenCV中的模板匹配是支持基于NCC相似度查找的，但是不是很好用，一个主要的原因是查找最大阈值，只能匹配一个，自己比对阈值，又导致无法正确设定阈值范围，所以问题很多。于是我重新写了纯Python版本的NCC图像模板匹配的代码实现了一个Python版本的，简单易用，支持多尺度，跟多进程并行！主要思想主要是基于NCC实现的像素相似度计算，这个OpenCV官方的模板匹配也有这
变量作用区域变量器作用的额代码范围称为变量的作用与，不同作用区域之间互不影响，函数每部定义的变量一般为局部变量，而不属于任何函数的变量一般为全局变量。所以我们在这里按变量的作用区域分为两类，全局变量和局部变量。局部变量：在某个函数内部定义，作用在函数内部。生命周期：从变量被创建开始到函数结束死亡。全局变量：定义在.py模块内部，作用在整个.py模块。生命周期：从变量被创造开始到.py模块结束死亡。
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2023-08-30 10:20:47
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shell路上一路崎岖，单枪匹马，痛并快乐着。。
自己写的一个检测硬盘空间的脚本，在硬盘使用率超过90%时发送报警邮件，可以写139邮箱，这样就法可以发送到手机上。
#!/bin/bash
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# creat in 201
原创
2011-04-19 20:58:22
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一、BSON文档 1、BSON文档尺寸：一个document文档最大尺寸为16M；大于16M的文档需要存储在GridFS中。 2、文档内嵌深度：BSON文档的结构（tree）深度最大为100。 二、Namespaces 1、collection命名空间：<database>.<co
常见的图像二值化算法大致可分为全局阈值方法与局部阈值方法这两种类型。全局方法就是一个阈值，像素值大于此值的为1，小于此值的为0。局部方法就是对每一个像素求阈值，大于此值为1，小于此值为0。其中OTSU算法是全局阈值的代表，而Sauvola算法则是局部阈值方法的标杆。Otsu（大津法），相关介绍很多，这里不做介绍。重点介绍局部阈值分割算法.1. Bersen算法原理 1） 先人为设定两个值S与TT
一、原理 就是最基本的滑动窗口。BM的匹配方法是通过计算SAD（绝对差之和），即两个匹配块的像素相减取绝对值，再把匹配窗口中所有值加起来，这个值越小就代表匹配度越高。二、API 可以通过StereoBM::create 来创建BM算法Ptr<StereoBM> bm = StereoBM::create(
int minDisparity = 0,
int numDisparit
Get-Process | Where {$_.WS -gt 50MB} | Sort WS –Descending
原创
2014-05-30 10:13:27
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前边文章我们介绍的函数都是定义在全局环境中的，都是全局函数。python还支持在函数体内定义函数，称为局部函数。这篇文章着重说下局部函数内的变量也会遮蔽（hide）def fn(): name = '鸡小西' def local(): print(name) #UnboundLocalError: local variable 'name' referenced befo
原创
2019-08-19 21:45:31
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函数可以将相关功能打包并参数化，在python中，可以创建4种函数： 全局函数：全局对象（包括函数）可以由创建该对象的统一模块（同一个.py文件）中的任意代码存取调用。其他模块也可以调用存取。 局部函数：局部函数定义在其他函数内，只对对其进行定义的函数可见。 lamda函数：是一个表达式，这类函数要比通常的函数收到更多的限制。 方法：方法是与特定数据类型关联的函数，并且只能与数据类型关联在
