OTSU算法学习   OTSU公式证明 1 otsu的公式如下,如果当前阈值为t, w0 前景点所占比例 w1 = 1- w0 背景点所占比例 u0 = 前景灰度均值 u1 = 背景灰度均值 u = w0*u0 + w1*u1  全局灰度均值 g = w0(u0-u)*(u0-u) + w1(u1-u)*(u1-u) = w0*(1 – w0)*(u0 - u1)* (u0 - u1) 目标函数为g, g越大,t就是越好的阈值.为什么采用这个函数作为判别依据,直观是这个函数反映了前景和背景的差值

查看OpenCV文档cvThreshold(),在二值化函数cvThreshold(const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type)中,参数threshold_type有5种类型: THRESH_BINARY THRESH_BINARY_INV THRESH_TRUNC THRESH_TOZERO THRESH_TOZERO_INV 问题来了:为什么可以在threshold_

本文主题 情人节在网上看到国外JS牛人利用HTML5技术实现的一朵玫瑰花,深切的感受到HTML5技术的强大.本着学习的态度看了一下那朵玫瑰花的源代码,其中用到的HTML5技术是canvas标签,于是灵光一现,想试一下能不能进行图像处理,结果成功了,再次介绍一下经验. 本文的思路是获取一张带有验证码的图片,然后对其进行灰度化操作,完成后对其使用Otsu算法进行二值化操作,最后输出二值化的图片,其效果图如下: 图1 最后友情提醒一下,HTML5技术在IE浏览器下面不支持或者是没有全面支持,因此如要进

一.介绍 OTSU算法也称最大类间差法,有时也称之为大津算法,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度的影响,因此在数字图像处理上得到了广泛的应用.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分.背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小.因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小. 二.公式推导: 记t为前景与背景的分割阈值,前景点数占图像比例为w0,平均灰度为u0:背景点数占图像

Halcon一维离散函数算子 1.      abs_funct_1d  计算一维数组的绝对值 2.      compose_funct_1将两个离散的一维函数合并为一个函数 3.      create_funct_1d_array通过一个一维数组创建一个离散一维函数 4.      create_funct_1d_pairs通过一个二维数组创建一个离散一维函数 5.      derivate_funct_1d 获取一维离散函数的导数函数,包括一阶求导和二阶求导,在求极值点方面应该很多,

正态分布变换(NDT)算法是一个配准算法,它应用于三维点的统计模型,使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.下面的公式推导和MATLAB程序编写都参考论文:The Normal Distributions Transform: A New Approach to Laser Scan Matching 先回顾一下算法推导和实现过程中涉及到的几个知识点: 协方差矩阵 在概率论和统计中,协方差是对两个随机变量联合分布线性相

原文来自:博客园(华夏35度)http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang 作者:Orisun 上一篇讲了FM(Factorization Machines),说一说FFM(Field-aware Factorization Machines ). 回顾一下FM: $\begin{equation}\hat{y}=w_0+\sum_{i=1}^n{w_ix_i}+\sum_{i=1}^n{\sum_{j=i+1}^n{v_i\cdot v_jx_ix_j}}\labe

http://blog.csdn.net/xiaqunfeng123/article/details/17121195Otsu法是1979年由日本大津提出的.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,即统计鉴别分析中所用的度量.Otsu方法有一个重要的特性,就是它完全以在一幅图像的直方图上执行计算为基础,而直方图是很容易得到的一维阵列. 具体的公式推理及公式细节就不说了,详见 Conzalez 那本书,我是第三版的,在P.479——P.482 上面. 给出具体步骤如下: 1.计算输入图像的直方图,并

学习DIP第55天 转载请标明本文出处:***http://blog.csdn.net/tonyshengtan ***,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!文章代码已托管,欢迎共同开发:https://github.com/Tony-Tan/DIPpro 更多图像处理机器学习内容请访问最新网站www.tony4ai.com #开篇废话 废话开始,今天介绍OTSU算法,本算法比前面给出的算法更能够给出数学上的最佳阈值,不需要任何输入附加参数.与同样不需要输入附加参数的迭代均值和均值阈值来比较

Batch Normlization(BN) 为什么要进行 BN 防止深度神经网络,每一层得参数更新会导致上层的输入数据发生变化,通过层层叠加,高层的输入分布变化会十分剧烈,这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新.为了训好模型,我们需要非常谨慎地去设定学习率.初始化权重.以及尽可能细致的参数更新策略. 另外对一些激活函数具有饱和区,比如 sigmoid 函数的输入较大和较小,此时的梯度很小,这会导致权重更新十分缓慢.又比如下图的 tanh 函数: 如果输入的数值没有 BN 那么数据可能在两

cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值. OpenCV阈值分割的几种方法(types_c.h中的定义): /* Threshold types */ enum { CV_THRESH_BINARY =0, /* value = valu

公式推导 直观自然的数学表达式,智能的关联菜单,交互式助手等协助您从容通过推导过程,让您更容易地完成解决方案的开发,快速.无错! 分析 Maple 内置超过大量的计算函数,包括积分变换,微分方程求解器(常微分方程.偏微分方程.微分代数方程),线性代数,统计,信号处理,FFT.小波等等,超过5000个计算命令让您通常只需要一个函数就可以完成复杂的分析任务.Maple 的计算引擎可 以帮助你解决最复杂的数学问题,您可以使用Maple的交互式工具对各种假定分析,以达到最佳参数值. 编程和代码生成 Ma

1.一维码简述: 一维条码是一种能用于信息编码和信息自动识别的标准符号,是由一组宽度不同的黑白符号按一定规则交替排列编码组成的图形符号,用于表示一定的信息. 码制指条码符号的类型,不同的类型有不同的编码规则.我们本次实验是基于EAN-13码制.EAN-13码主要由起始符(3).左侧数据符(42).中间分割符(5).右侧数据符(42).校验符.终止符(3)组成,一共95个模块,表示13个字符.条表示1,空表示0:只能表示0-9这十个数字:每个字符的宽度为7个模块,交替由两个条和两个空组成,每个条或

如题:如何判断一个数组是一维数组或者是二维数组?用什么函数? 判断数量即可 <?php if (count($array) == count($array, 1)) { echo '是一维数组'; } else { echo '不是一维数组'; } PHP手册: int count ( mixed $var [, int $mode ] )  --  计算数组中的单元数目或对象中的属性个数  如果可选的 mode 参数设为 COUNT_RECURSIVE(或 1),count() 将递归地对数组

第七章 一维数组 7.2 数组的基础知识 1.一旦数组被创建,它的大小是固定的.使用一个数组引用变量,通过下标来访问数组中的元素. 2.数组是用来存储数据的集合,但是,通常我们会发现把数组看作一个存储具有相同类型的变量集合会更有用. 7.2.1 声明数组变量 1.为了在程序中使用数组,必须声明一个引用数组的变量,并指明数组的元素类型 语法:elementType[] arrayRefVar;(数据类型[] 数组引用变量) 2.elementType可以是任意数据类型,但是数组中所有的元素都必须具

C语言数组的初始化表示方法 一.C语言一维数组初始化: (1)在定义数组时对数组元素赋以初值.如: static int a［10］={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}; 经过上面的定义和初始化后,a［0］=0,a［1］=1,… ,a［9］=9. (2)初始化时可以只对一部分元素赋初值.例如: static int a［10］={0,1,2,3,4}; 定义的数组有10个元素,但只对其中前5个元素赋了初值,后5个元素初值为0. (3)将数组的元素值全部为0,可以用下面的方法:(方法一)

1.整型变量修饰符 1)改变整型变量的存储空间 #include <stdio.h> int main(int argc, const char * argv[]) { //改变整型变量占用的存储空间 //int4 short2 long8 (long long)8 //short int占两个字节 ; ;//2字节最小的负数-32768 a1=(a<<)-;//2字节最大的正数32767 printf("%hd\n",a1); ;//int 类型占4字节 ;/

C语言选择题#includemain(){double a[15],k;k=fun(a);} 则以下选项中错误的fun函数首部是 ( D)A.double fun(double a[15]) B.double fun(double *a)C.double fun(double a[]) D.double fun(double a)------------------------------------------------ http://blog.csdn.net/jin13277480598

对于一个二维信号,比如灰度图像,灰度值的范围是0-255,因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率,就可以计算出信息熵.    但是,对于一个一维信号,比如说心电信号,数据值的范围并不是确定的,不会是(0-255)这么确定,如果进行域值变换,使其转换到一个整数范围的话,就会丢失数据,请高手指点,怎么计算. 比如数字信号是x(n),n=1~N(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块,比如赋值范围在0~10的对应第      一块,10~20的第二块,以此类推.这之前需要对x(n)做

最近看到同事小红在做一维码,感觉挺好玩,于是就在网上找了一个例子来玩玩. 下面的代码均为网上的代码,做了一些整理,但是忘记了出处,原作者看到可以提醒我,谢谢. 首先,一维码的相关知识可以先百度一下:http://baike.baidu.com/link?url=I4k1PM3WN5T9z0tGSC7eKLVg8GlDZvoWTM8N4cxzocueqAJBOHQl5SwB4fcpF3AWE3V8ipWqY_w7Rb0EcZA6v_ 其中讲的还是比较清楚的,了解就行. 说明:本例讲的是code39