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  1. Otsu算法的实现（opencv）

  2. 基于opencv2.2的大津法分割，大津法是一种自适应的阈值分割方法，应用较广，按灰度特性，将图像分为背景和目标两部分，是二值化的图像。opencv不同版本可以自行更改项目配置。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-05-08
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：copygrin

  1. 大津法阈值选取代码

  2. 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,属于前景的像素点数占整幅图像的比 例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-09-07
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：zxb890727

  1. 图像处理 OTSU 算法 在c++ 中的实现

  2. OTSU /* * 功能: 大津二值法 * 参数: img为图像矩阵 * 返回: 二值化的阈值 */ #include #define HEIGHT 1080 #define WIDTH 1920 unsigned char otsuBin(unsigned char img[][WIDTH]) { long greyHisto[256]; unsigned char greyMin = 0, greyMax = 255; memset(greyHisto, 0, 256 * sizeof(

  3. 所属分类：C++

  1. MATLAB图像处理之自动获取阈值OTSU代码

  2. OTSU算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法。大津法是一种图像灰度自适应的阈值分割算法，按照图像上灰度值的分布，将图像分成背景和前景两部分看待，前景就是我们要按照阈值分割出来的部分。背景和前景的分界值就是我们要求出的阈值。遍历不同的阈值，计算不同阈值下对应的背景和前景之间的类内方差，当类内方差取得极大值时，此时对应的阈值就是大津法（OTSU算法）所求的阈值。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-06-11
    • 文件大小：677byte
    • 提供者：qq_42436182

  1. 灰度图像二值化大津法otsu

  2. 本文对灰度图像二值化的方法进行研究．提出了一种新的以大津法为基础的图像分块二值化方法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-07-12
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：hiphyliu

  1. 挑战图像处理100问（4）——Otsu

  2. 读取图像，然后将彩色图像用Otsu算法进行二值化。 Author: Tian YJ 原图如下： 关于Otsu算法 Otsu算法是灰度图像的自动阈值分割。发明人是个日本人，叫做Nobuyuki Otsu (大津展之），所以此算法也被称大津二值化法。它是一种基于全局的二值化算法,它是根据图像的灰度特性,将图像分为前景和背景两个部分。当取最佳國值时,两部分之间的差别应该是最大的,在Otsu算法中所采用的衡量差别的标准就是较为常见的最大类间方差。 前景和背景之间的类间方差如果越大,就说明构成图像的两个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：443kb
    • 提供者：weixin_38629042

  1. Opencv求取连通区域重心实例

  2. 我们有时候需要求取某一个物体重心，这里一般将图像二值化，得出该物体的轮廓，然后根据灰度重心法，计算出每一个物体的中心。 步骤如下： 1）合适的阈值二值化 2）求取轮廓 3）计算重心 otsu算法求取最佳阈值 otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分，otsu算法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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：weixin_38747917