参考文档: Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf       Adaptive Thresholding Using the Integral Image.pdf 一.问题的由来 一个现实: 当用照像机拍摄一副黑纸白字的纸张时,照相机获得的图像并不是真正的黑白图像.不管从什么角度拍摄,这幅图像实际上是灰度或者彩色的.除非仔细的设置灯光,否则照相机所拍摄的放在桌子上的纸张图像并不能代表原始效果.不像在扫描仪或打印机内部,想控制好桌子表面的光源是

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 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. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 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. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

图像算法:图像阈值分割 SkySeraph Dec 21st 2010  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Dec.21st 2010 HQU 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理(略) 四.程序 主程序(核心部分)  代码 1 /*===============================图像分割=====================================*/

大津法是一种图像灰度自适应的阈值分割算法,是1979年由日本学者大津提出,并由他的名字命名的.大津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. 何为类间方差? 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

前言 不知道为什么,今天感觉想要写一下数学的东西,然后就看了一下我还有这个模板不会,顺手写了一下. 没有学过微积分的最好还是看一下求导为好. 求导 听说很多人都不会求导,我写一下吧qwq 令\(f(x)=ax^2+bx+c\) 那么显然这个东西求导的话就是: \(f'(x)=\frac{\triangle{y}}{\triangle{x}}\) 那么\(\triangle{y}=f(x+\triangle{x})-f(x)\) 你把这个东西拆开: \[ \triangle{y}= \\ f(x+

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

如果要得到pose视图,除非有精密的测量方法,否则进行大量的样本采集时很耗时耗力的.可以采取一些取巧的方法,正如A Survey on Partial of 3d shapes,描述的,可以利用已得到的3D模型,利用投影的方法 (page10-透视投影或者正射投影),自动得到精确的3D单向视图. 其中的遇到了好几个难题:透视投影的视角问题:单侧面的曲面补全问题(曲面插值问题):pose特征的描述性问题. 一篇文章看完视觉及相关通略. 先普及一下基础知识: 一:图像处理.计算机图形学.计算机视觉和

根据<面向飞机蒙皮接缝的线结构光检测技术研究_张卡>论文中的原理,编写了自适应阈值函数 原理: //计算灰度最大最小值 void MaxGrayValue(Mat image,int &max,int &min) { max = ; min = ; Mat *im = reinterpret_cast<Mat*>((void*)&image); int height = image.rows; int width = image.cols; int N =

pip install matplotlib 1简单的阈值化 cv2.threshold第一个参数是源图像,它应该是灰度图像. 第二个参数是用于对像素值进行分类的阈值, 第三个参数是maxVal,它表示如果像素值大于(有时小于)阈值则要给出的值. OpenCV提供不同类型的阈值,它由函数的第四个参数决定. 不同的类型是: cv2.THRESH_BINARY 如果 src(x,y)>threshold ,dst(x,y) = max_value; 否则,dst(x,y)=0 cv.THRESH_B

阈值化 在对图像进行处理操作的过程中,我们常常需要对图像中的像素做出取舍与决策,直接剔除一些低于或高于一定值的像素. 阈值分割可以视为最简单的图像分割方法.比如基于图像中物体与背景之间的灰度差异,可以利用阈值分割出我们需要的物体.这种分割是像素级的分割,为了从一幅图像中提取我们需要的部分,应该用图像中的每个像素点的灰度值与选择的阈值进行比较,并作出取舍判断. 注意,阈值的选取依赖于具体问题,物体在不同的图片中可能会有不同的灰度值.一旦找到了需要分割的物体的像素点,可以对这些像素点设定一些特定的值

洛谷P4525 [模板]自适应辛普森法1 与P4526[模板]自适应辛普森法2 P4525洛谷传送门 P4525题目描述 计算积分 结果保留至小数点后6位. 数据保证计算过程中分母不为0且积分能够收敛. 输入格式 一行,包含6个实数a,b,c,d,L,R 输出格式 一行,积分值,保留至小数点后6位. 输入输出样例 输入 #1复制 1 2 3 4 5 6 输出 #1复制 2.732937 我的理解 求面积 说明/提示 a,b,c,d∈[-10,10] -100≤L<R≤100 且 R-L≥1 So

在图像阈值化操作中,更关注的是从二值化图像中,分离目标区域和背景区域,但是仅仅通过设定固定阈值很难达到理想的分割效果.而自适应阈值,则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处: 1. 每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的. 2. 亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度低的图像区域的二值化阈值则会相适应的变小. 3. 不同亮度.对比度.纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值. 函数原型 . void ad

PCA(Principal Component Analysis)主成分分析法的数学原理推导1.主成分分析法PCA的特点与作用如下:(1)是一种非监督学习的机器学习算法(2)主要用于数据的降维(3)通过降维,可以发现人类更加方便理解的特征(4)其他的应用:去燥:可视化等2.主成分分析法的数学原理主要是利用梯度上升法来最优化目标函数,即利用梯度上升法来求取效用函数的最大值,其具体的数学原理推导过程如下所示: 对于以上的函数,因为梯度的向量化表示我们已经求得,因此,我们便可以通过梯度上升法求取函数的

LINK:自适应辛普森法1 观察题目 这个东西 凭借我们的数学知识应该是化简不了的. 可以直接认为是一个函数 求定积分直接使用辛普森就行辣. 一种写法: double a,b,c,d; double f(double x){ return (c*x+d)/(a*x+b); } //区间[a,b]上的辛普森值 double simpson(double a,double b){ double c=a+(b-a)/2; return (f(a)+4*f(c)+f(b))*(b-a)/6; } //区

自适应阈值效果图 demo 这几天抽空看了下GpuImage的filter,移植了高斯模糊与自适应阈值的vulkan compute shader实现,一个是基本的图像处理,一个是组合基础图像处理聚合,算是比较有代表性的二种. 高斯模糊实现与优化 大部分模糊效果主要是卷积核的实现,相应值根据公式得到. int ksize = paramet.blurRadius * 2 + 1; if (paramet.sigma <= 0) { paramet.sigma = ((ksize - 1) * 0

引言: 最近一直在学习主成分分析(PCA),所以想把最近学的一点知识整理一下,如果有不对的还请大家帮忙指正,共同学习. 首先我们知道当数据维度太大时,我们通常需要进行降维处理,降维处理的方式有很多种,PCA主成分分析法是一种常用的一种降维手段,它主要是基于方差来提取最有价值的信息,虽然降维之后我们并不知道每一维度的数据代表什么意义,但是它将主要的信息成分保留了下来,那么PCA是如何实现的呢? 本文详细推导了PCA的数学原理,最后以实例进行演算. PCA的数学原理 (一)降维问题 大家都知道,PC

实验平台:win7,VS2010 先上结果截图(文章最后下载程序,解压后直接运行BIN文件夹下的EXE程序): a.鼠标拖拽旋转物体,类似于OGRE中的“OgreBites::CameraStyle::CS_ORBIT”. b.键盘WSAD键移动镜头,鼠标拖拽改变镜头方向,类似于OGRE中的“OgreBites::CameraStyle::CS_FREELOOK”. 1.坐标变换的一个例子,两种思路理解多个变换的叠加 现在考虑Scale(1,2,1); Transtale(2,1,0); Rot

RSA加密数学原理 */--> *///--> *///--> UP | HOME RSA加密数学原理 Table of Contents 1 引言 2 RSA加密解密过程 2.1 加密 2.2 解密 3 收尾 1 引言 RSA加密算法,即是目前最有影响力的咬钥加密算法, 他能够抵抗到目前为止已知的绝大多数密码攻击, 已被ISO推荐为公钥数据加密标准. 该算法基于一个十分简单的数论事实: 将两个大素数乘十分容易, 但相要对乘积进行因式分解却极其困难, 因此可以将乘积公开作为加密密钥. (