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文件名称: Python图像阈值化处理及算法比对实例解析
  所属分类: 其它
  开发工具:
  文件大小: 454kb
  下载次数: 0
  上传时间: 2020-12-17
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:图像的二值化或阈值化(Binarization)旨在提取图像中的目标物体,将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T,通过T将图像的像素划分为两类:大于T的像素群和小于T的像素群。 灰度转换处理后的图像中,每个像素都只有一个灰度值,其大小表示明暗程度。二值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色,常用的二值化算法如公式1所示: {Y=0,gray=T {Y=0,gray=T​ 当灰度Gray小于阈值T时,其像素设置为0,表示黑色;当灰度Gray大于或等于阈值T时,其Y值为255,表示白色。 Python OpenCV中提供了阈值函数t
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