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搜索资源列表

  1. 画像处理——图像阈值化技术综述

  2. 摘 要 图像阈值化是指根据一个或几个阈值，将图像分解为若干个互不交叠的区域的集合。这一过程不但极大的压缩了图像数据，而且也为随后的目标识别和图像理解奠定了基础。本文分四大类回顾了传统的阈值化方法，并且对一些新方法进行了介绍。 关键词 图像阈值化 模糊集理论 遗传算法 子波分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-17
    • 文件大小：330752
    • 提供者：booklove

  1. 低对比度图像的自适应阈值化算法

  2. 低对比度图像的自适应阈值化算法.pdf 我的资源有 很多图像处理的 主要是指纹识别和文字识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-20
    • 文件大小：136192
    • 提供者：w6682106

  1. 图像二值化源码VC

  2. 图像二值化源码VC,图像分割是模式识别研究中的一个重要研究内容。图像分割的是将数字图像分割成互不相交的区域的过程，其目的是将目标与背景分离。阈值图像分割是通过选择灰度门限，将图像量化等级减至两级，从而实现图像分割。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-09-22
    • 文件大小：19456
    • 提供者：kmusttongxin

  1. 位图信息点运算几何变换图像二值化大全

  2. 数字图像课程实验C程序完整版，可打开一幅位图文件，可查看其文件长度、偏移量、宽度、高度及像素位数等信息，可进行图像反转变换，可显示图像灰度直方图信息，可增加亮度、减小亮度，可进行自动对比度拉伸。可实现图像向左平移。完成了垂直镜像功能。固定灰度阈值为122，将图像二值化，分为0和255两个灰度级。自己编的，已通过调试运行，一定对你有帮助！

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-11-05
    • 文件大小：4096
    • 提供者：cherishpf

  1. 数字图像处理实验五几何变换及图像二值化完整版

  2. 数字图像处理实验完整版，基于MFC可打开并显示一幅位图文件，可查看其文件长度、偏移量、宽度、高度及像素位数等信息，可进行图像反转变换，可显示图像灰度直方图，可增加亮度、减小对比度，可进行自动对比度拉伸。可实现图像向左或向上平移。完成了垂直镜像和水平镜像功能。固定灰度阈值为127，将图像二值化，分为0和255两个灰度级。可进行自动阈值选取进行图像分割。已通过调试运行。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-11-19
    • 文件大小：25600
    • 提供者：cherishpf

  1. P-tile 方法 进行阈值化

  2. 假设一个p值=0.8，用p乘以行数、列数得出比例的面积k。在直方图上进行累加，记录下累积面积等于k时对应的阈值。以此为界进行阈值化。

  3. 所属分类：其它

  1. 模型方法 阈值化

  2. 初始阈值选择了平均值，然后分别计算背景和物体的均值、方差，画出两条正态分布曲线，计算交点，即为新的阈值。以此为界进行阈值化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-14
    • 文件大小：1024
    • 提供者：jennifer_han326

  1. otsu图像二值化全局阈值法

  2. otsu 图像二值化 全局阈值法 c++实现

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-04-14
    • 文件大小：2048
    • 提供者：lovexinxin1991

  1. 图像二值化算法总结

  2. 总结了图像二值化的经典算法，全局阈值法如大津法、最大熵法、迭代法、kittler法；局部阈值法如bernsen法、niblack法等。给出了算法原理以及图片运行结果。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-10-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_39831401

  1. 粒子群优化在图像最小误差阈值化中的应用

  2. 提出了一种基于粒子群优化( PSO)的图像最小误差阈值化方法。将粒子群优化算法应用于图像最小误 差阈值化中,克服了常规最小误差阈值化计算量大的缺点。实验证明该算法能有效降低常规图像最小误差阈值化的 计算量,与遗传算法相比,该方法有更好的收敛性和稳定性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-07
    • 文件大小：369664
    • 提供者：suntinghu

  1. 粒子群优化在图像最小误差阈值化中的应用

  2. 提出了一种基于粒子群优化(PSO)的图像最小误差阈值化方法。将粒子群优化算法应用于图像最小误 差阈值化中,克服了常规最小误差阈值化计算量大的缺点。实验证明该算法能有效降低常规图像最小误差阈值化的 计算量,与遗传算法相比,该方法有更好的收敛性和稳定性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-07
    • 文件大小：303104
    • 提供者：wqs_73

  1. 常见图像阈值化方法

  2. C++写的opencv代码，内含固定阈值、自适应(OTSU)二值化、局部自适应二值化方法，可以通过混动条调整参数，直观看阈值化效果

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-10-28
    • 文件大小：5120
    • 提供者：tfb760

  1. 倒数粗糙熵图像阈值化分割算法.pdf

  2. 倒数粗糙熵图像阈值化分割算法.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 自适应门限法图像二值化(matlab)

  2. 自适应门限法图像二值化。采用Ostu法（最大类间方差法）自动确定最佳阈值。同时也适用于光照不匀的图像，先将其分成几个部分，分别阈值化。效果非常好！！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-29
    • 文件大小：585728
    • 提供者：ada008

  1. F90#_Emgucv例程-阈值化.zip

  2. VS2008下用Emgucv实现图像处理阈值化源代码例程，欢迎下载。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-09-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：dafenqie

  1. Python图像阈值化处理及算法比对实例解析

  2. 主要介绍了Python图像阈值化处理及算法比对实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：460800
    • 提供者：weixin_38684743

  1. Python图像阈值化处理及算法比对实例解析

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：464896
    • 提供者：weixin_38677505

  1. Python+OpenCV图像处理——图像二值化的实现

  2. 简介：图像二值化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。 普通图像二值化 代码如下： import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割。 ret, binary = cv.thresho

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：274432
    • 提供者：weixin_38599518

  1. 倒数粗糙熵图像阈值化分割算法

  2. 倒数粗糙熵图像阈值化分割算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：131072
    • 提供者：weixin_38707356

  1. 基于Python的图像阈值化分割(迭代法)

  2. 1.阈值化分割原理 通过对图像的灰度直方图进行数学统计，选择一个或多个阈值将像素划分为若干类。一般情况下，当图像由灰度值相差较大的目标和背景组成时，如果目标区域内部像素灰度分布均匀一致，背景区域像素在另一个灰度级上也分布均匀，这时图像的灰度直方图会呈现出双峰特性。 在这种情况下，选取位于这两个峰值中间的谷底对应的灰度值T作为灰度阈值，将图像中各个像素的灰度值与这个阈值进行比较，根据比较的结果将图像中的像素划分到两个类中。像素灰度值大于阈值T的像素点归为一类，其余像素点归为另一类。经阈值化处理后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：361472
    • 提供者：weixin_38699551
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