原文地址:http://www.cnblogs.com/CoverCat/p/5043833.html 转载,备查 Visual Studio Community 2015 工程和代码:http://pan.baidu.com/s/1o7lxYSM 内容 在这篇文章中将提到以下内容: 全局阈值 自适应阈值 Otsu's二值化 在图像处理中,会希望忽略掉一些灰度细节,只保留主体的轮廓,对灰度图像进行阈值化处理能达到这个目的. “其基本的思想是,给定一个数组和一个阈值,然后根据数组中的每个元素的值是

正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用. 一.直方图的反向映射. 我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往往需要先提取图像中皮肤区域来缩小人脸的检测范围,这一般获得皮肤的颜色范围还需要定义阈值并不断的调整,实际中参数太多而不容易控制. 这里我们就可以考虑用直方图的反射映射. 1,收集人脸皮肤样本. 2,拼合样本并计算其颜色直方图. 3,将得到的样本颜色直方图反射映射到待检测的图片中,然后进行阈值化即可. 这里

OpenCV成长之路:图像直方图的应用 2014-04-11 13:57:03 标签:opencv 图像 直方图 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394118 正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用. 一.直方图的反向映射. 我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往

目录 直方图(一) 直方图概念 直方图分类 直方图优点 直方图应用 opencv3直方图产生函数cvCalcHist() 画图函数 完整示例 直方图(一) 直方图概念 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式. 它统计了每一个强度值所具有的像素个数. 直方图分类 灰度直方图:边缘检测 RGB直方图:图像检索 二维直方图 直方图优点 计算代价低. 具有图像平移.缩放.旋转的不变性. 图像分割是图像识别的基础,基于灰度直方图的阈值分割计算简单,对遥感图像处理效果好. 直方图是计算机视觉最经典的工具之

图像二值化[图像阈值]简介: 如果灰度图像的像素值大于阈值,则为其分配一个值(可以是白色255),否则为其分配另一个值(可以是黑色0) 图像二值化就是将灰度图像上的像素值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. python代码层面知识点: opencv中图像二值化方法: OTSU Triangle 自动和手动 自适应阈值 import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray =

threshold(Image:Region:MinGray:MaxGray:) 功能:得到灰度值在最小与最大这间的那些部分.其返回仍然是一个区域. MinGray<MaxGray. 这个算子可以用灰度直方图求取到最佳的域值 如在上一篇中,我们使用灰度直方图求取图像的最佳阈值,我们发现0-56时最佳,将值代入程序中即可. read_image(Image, 'Clip')//读取图像 threshold(Image, Region, , )//对图像进行分割 connection(Region,

最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)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Th,属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为w1,其平均灰度G1;背景像素点数占整幅图

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

一.函数简介 1.threshold-图像简单阈值化处理 函数原型:threshold(src, thresh, maxval, type, dst=None) src:图像矩阵 thresh:阈值 maxVal:像素最大值 type:阈值化类型 2.adaptiveThreshold-图像自适应阈值化处理 函数原型:adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst=None) sr

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

1.阈值分割 import os import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from osgeo import gdal GRAY_SCALE = 256 def tif_jpg(rasterfile): in_ds = gdal.Open(rasterfile) # 打开样本文件 xsize = in_ds.RasterXSize # 获取行列数 ysize = in_ds.RasterYSize bands =

1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好,信息量丰富,适用于海量特征库进行快速.准确的匹配. 多量性,即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征 高速

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

原文C# 验证识别基类 网上找了些代码 自己又改了下 先放出来了 处理简单的验证码足够了 001 using System; 002 using System.Collections.Generic; 003 using System.Linq; 004 using System.Text; 005 using System.Drawing; 006 using System.Drawing.Imaging; 007 using System.Runtime.InteropServices; 0

上一节中,我们介绍了Harris角点检测.角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变.这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决.尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)可以解决这个问题.我们使用一个变换来进行特征变换,并且该变换会对不同的图像尺度输出相同的结果. 到底什么是SIFT算法?通俗一点说,SIFT算法利用DoG(差分高斯)来提取关键

主要功能:变灰,去噪,等提高清晰度等 代码类博客,无需多说,如下: public class UnCodebase { public Bitmap bmpobj; public UnCodebase(Bitmap pic) { bmpobj = new Bitmap(pic); //转换为Format32bppRgb } /// <summary> /// 根据RGB,计算灰度值 /// </summary> /// <param name="posClr"

转载:http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html 1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好

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

在某些图像处理当中一个关键步是二值法,二值化一方面能够去除冗余信息,另一方面也会使有效信息丢失.所以有效的二值化算法是后续的处理的基础.比如对于想要最大限度的保留下面图的中文字,以便后续的定位处理. 二值化算法包括全局二值化和局部二值化, 全局二值化具有速度快但效果相对差的特点, 局部二值化算法具有速度慢效果好的特点. 原图 全局阈值              方法一:直接采用im2bw ;手动阈值 方法二:迭代法求阈值 迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况,选取一个近似

C# Json反序列化   Json反序列化有两种方式[本人],一种是生成实体的,方便处理大量数据,复杂度稍高,一种是用匿名类写,方便读取数据,较为简单. 使用了Newtonsoft.Json,可以自行在nuget中导入 Json源数据: var data = "{'jingdong_ldop_receive_trace_get_responce':{'code':'0','querytrace_result':{'data':[{'opeTitle':'快递签收','opeRemark':'货

1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好,信息量丰富,适用于海量特征库进行快速.准确的匹配. 多量性,即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征 高速