function  bc = binary_conversion(a)  %这是灰度值二值化转换函数,阈值为平均值j=imread(a);             %读取灰度图像   j=double(j);             %将图像转换为小数浮点型(double)[m,n]=size(j);             %获取图像的长宽(m,n)s=sum(sum(j));             %图像像素值求和a=s/(m*n);                  %计算像素平均值a=

你可以把所有的函数存储在一个函数文件中 你可以把所有的文件函数加载到当前脚本或命令行 加载函数文件中所有函数的方法: source xxx.sh

图像二值化.反运算过程涉及到im2bw,imcomplement函数,反运算可以这么理解:原本黑的区域变为白的区域,白的区域变为黑的区域. 实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; J=imread('rice.png');% 读取灰度图像,赋值给J J1=im2bw(J);%将灰度图像转换成二值图像,赋值给J1 J2=imcomplement(J);%求灰度图像的补,即对图像进行求反运算,赋值给J2 J

我们的开源宗旨:自由 协调 开放 合作 共享 拥抱开源,丰富国内开源生态,开展多人运动,欢迎加入我们哈~ 和一群志同道合的人,做自己所热爱的事! 项目开源地址:https://github.com/Cai-Zi/STM32_RC_Transmitter Bilibili账号:蔡子CaiZi 个人主页:https://space.bilibili.com/349576976 1.为什么要用STM32做航模遥控器?Arduino不香嘛? 之前用Arduino Pro Mini制作了一个航模遥控器+接

前期知识 1.如何编写一个简单的Linux驱动(一)——驱动的基本框架 2.如何编写一个简单的Linux驱动(二)——设备操作集file_operations 前言 在上一篇文章中,我们编写设备驱动遇到了不少问题: (1) 注册设备时,设备号需要程序员给定,每次编写驱动时,程序员需要知道有哪些设备号是空闲的: (2) 加载驱动后,需要用户使用mknod命令手动生成设备节点: (3) 虽然用户程序调用了读写设备的函数,但是并没有数据传输. 在本篇文章中,我们会一次解决这三个问题. 要下载上一篇文章

函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图. 第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图. 第三个参数表示阈值 第四个参数表示最大值. 第五个参数表示运算方法. 在OpenCV的imgproc\types_c.h中

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_

OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold(). 函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图. 第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图. 第三个参数表示阈值 第四个参数表示最大值. 第五

cv2.threshold()函数的作用是将一幅灰度图二值化,基本用法如下: #ret:暂时就认为是设定的thresh阈值,mask:二值化的图像 ret,mask = cv2.threshold(img2gray,175,255,cv2.THRESH_BINARY) plt.imshow(mask,cmap='gray') 上面代码的作用是,将灰度图img2gray中灰度值小于175的点置0,灰度值大于175的点置255. 具体用法如下: threshold(src, thresh, maxv

(一)简单阈值 简单阈值当然是最简单,选取一个全局阈值,然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了.函数为cv2.threshold() 这个函数有四个参数,第一个原图像,第二个进行分类的阈值,第三个是高于(低于)阈值时赋予的新值,第四个是一个方法选择参数,常用的有: • cv2.THRESH_BINARY(黑白二值) • cv2.THRESH_BINARY_INV(黑白二值反转) • cv2.THRESH_TRUNC (得到的图像为多像素值) • cv2.THRESH_TOZERO • cv2

原文:Win8MetroC#数字图像处理--2.2图像二值化函数 [函数代码] /// <summary> /// Binary process. /// </summary> /// <param name="src">Source image.</param> /// <param name="threshould">Define a threshould value for binary proces

这个是我今天解决的一个小问题,我在创建界面的时候,根据不同的界面需求对应创建了不同的js文件来搭建界面,搭建完毕之后再将各个生成页面的函数汇总到主界面上,通过visibility属性切换显示,这时候出现了一个问题,我在jsp页面上已经全部引用了js文件,但是效果始终出不来,调试说是函数未定义,我在网上查了一下原因,如果我需要在主页面中引用其他js文件里的函数,需要将这个js文件在主页面之前引用,我修改了一下引用顺序,果然解决了问题

新建工程文件夹,在里面新建 bsp.imx6ul.obj 和project 这 3 个文件夹,完成以后如图所示: 新建的工程根目录文件夹 其中 bsp 用来存放驱动文件:imx6ul 用来存放跟芯片有关的文件,比如 NXP 官方的 SDK库文件:obj 用来存放编译生成的.o 文件:project 存放 start.S 和 main.c 文件,也就是应用文件:将十二章实验中的 cc.h.fsl_common.h.fsl_iomuxc.h 和 MCIMX6Y2.h 这四个文件拷贝到文件夹 imx6

碰到一个shell中函数调用的小问题,记录一下. shell中函数有三种调用方式,一种是在文件前面定义函数,然后在以下直接调用:一种是通过加载shell,在shell中直接调用:第三种是将函数写入文件.然后在其它shell中调用函数. 这里写一下关于第三种方法的样例: is_it_a_directory() { if [ $# -lt 1 ];then echo "is_it_a_directory:I need an argument" return 1 fi _DIRECTORY_

前期知识 如何编写一个简单的Linux驱动(一)--驱动的基本框架 前言 在上一篇文章中,我们学习了驱动的基本框架.这一章,我们会在上一章代码的基础上,继续对驱动的框架进行完善.要下载上一篇文章的全部代码,请点击这里. 1.字符设备的四个基本操作 驱动让用户程序具备操作硬件设备的能力,那么对硬件设备有哪些操作呢?在学习编程语言时,我们都学过对文件的操作,包括打开文件.关闭文件.读文件.写文件这四个基本操作.对于Linux来说,一切设备皆文件,所以对设备的基本操作也可以分为打开.关闭.读.写这四个

做到了让stm32触发svc中断并传递进去参数然后切换到handler模式并修改特殊寄存器的值,从而达到关中断,但是其实这个程序直接就是特权级,故不进入handler模式也可以修改特殊寄存器...... 如下为调用写的开关中断函数: 新建了一个文件asm.c,所有我写的汇编函数都在里面: 前两个是关中断和开中断函数,主要做的事将参数传入R8并触发svc中断. Svc中断中则调用第三个set_i()函数. 当触发了中断之后,M3内核进入handler模式,利用R8中的数据,修改特殊寄存器BASEP

在上一篇日志中已经讨论和实现了根据url执行相应应用,在我阅读了bottle.py官方文档后,按照bottle的设计重写一遍,主要借鉴大牛们的设计思想. 一个bottle.py的简单实例 来看看bottle是如何使用的,代码来自http://www.bottlepy.org/docs/0.12/index.html: from bottle import route, run, template @route('/hello/<name>') def index(name): return t

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

本篇比上一篇多了重定向的功能 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #python3 import base64 import random import time import json from flask import Flask, request, redirect app = Flask(__name__) users = { "] } redirect_uri='http://localhost:5000/client/passp

https://blog.csdn.net/weixin_38570251/article/details/82079080 threshold:固定阈值二值化, ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval,type) src: 输入图,只能输入单通道图像,通常来说为灰度图 dst: 输出图 thresh: 阈值 maxval: 当像素值超过了阈值(或者小于阈值,根据type来决定),所赋予的值 type:二值化操作的类型,包含以下5种类型: cv2