Otsu是一种自适应阈值方法,用于将图像转换为二值图像。这种方法基于图像的直方图,将图像的像素值分为两个类别:前景和背景。Otsu方法的自适应性质使得它能够自动选择最佳的阈值,从而产生具有更好分离度的二值图像。
实现Otsu二值化的步骤如下:
Otsu方法在许多应用中都被广泛使用,包括文档图像的褪色处理。通过使用Otsu方法,可以产生具有更好分离度的二值图像,从而使得后续的图像处理更加有效。
cv.imshow("yuantu", gray) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU...) print(ret) cv.imshow("OTSU", binary) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY
谢谢!
1.6 灰度图 01 二值化的图像 二值化图像是一种特殊的灰度度,它的像素只有两个值0或者1,这样一个像素点用一位(Bit)就可以表示。 ? 二值化的图像像素值只有两个 ?...二值化图像 02 彩色图片的二值化 首先将彩色图转为灰度图,再将灰度图转为二值图 由灰度转二值是一种常见的转变,可以通过一个简单的过滤函数来实现。 ?...THR也就是我们设置阈值 03 二值过滤代码 public static Bitmap Matboolcal( Bitmap bitmap,int thr1,int thr2)...} } } return bitmap_dst; } 04 利用二值化来发现对象轮廓...二值化的算法 2. 二值化来计算轮廓
所谓二值化是指只包含白和黑这两种颜色,下面的代码中使用白色表示内部或背景,使用黑色表示边缘。...图像边缘提取的基本思路是:如果一个像素的颜色值与周围像素足够接近(属于低频部分)则认为是图像背景或者内部,如果一个像素的颜色值与周围像素相差很大(属于高频部分)则认为是图像边缘。...在具体实现时,边缘提取有很多种方法,分别采用不同的卷积和,针对不同类型的边缘。下面代码的思路是:如果一个像素的颜色值与其右侧和下侧像素都足够接近则认为不是边缘,否则认为是边缘。...#ratio为判断是否足够接近的阈值 t1 = [abs(2*cc1-cc2-cc3) for cc1, cc2,cc3 in zip(c1,c2,c3)] tt = [c*ratio..., (0,0,0)) for w in range(width-1): for h in range(height-1): #分别获取原始图像当前位置、下侧、右侧像素的颜色
首先我们还是得了解一下定义(搬运工): 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值、亮度值...),灰度范围为0-255。...二值化:图像的二值化,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只有黑和白的视觉效果 下面是matlab实验,请根据实验过程以及结果来进一步理解定义: 首先读入原图像并显示...最后将灰度图像进行二值化并显示: >> level = graythresh(J); %自动获取阈值(0-1) >> imgbw = im2bw(J,level); %二值化的方法 >>...结果很明显了,自己思考并理解灰度化和二值化的定义吧
膨胀介绍 膨胀操作是图像形态学两个最基本的操作之一,另外一个是腐蚀。主要应用在二值图像和灰度图像分析上,膨胀操作可以适当的根据结构元素的大小来扩张图像前景对象。对二值图像来说,看上去像似边缘增长一样。...其中W表示窗口大小,OpenCV中定义为结构元素,常见的结构元素包括 矩形 十字交叉 ? 假设有3x3结构元素 ? 二值图像如下 ? 使用3x3结构元素膨胀之后结果如下: ?...基于积分图的形态学膨胀算法步骤 根据输入二值图像建立积分图 使用积分图索引查找结构元素重叠区块的像素总和,如果不为0 而且总和不等于窗口大小X255,则中心像素设为255 ,即膨胀 重复第二步实现对每个像素点做相同计算...输出结果,显示 积分图方式与传统方式运行时间比对 图像为600x400大小, 基于Java语言JDK8实现代码与运行测试结果如下: ?...充分证明了基于积分图方式二值膨胀操作是一种高效时间线性化的算法实现。
基于FPGA的二值图像的腐蚀算法的实现 九层之台,起于累土 1 背景知识 腐蚀和膨胀是形态学处理的基础,许多形态学算法都是以这两种操作作为基础的。 ?...图1 使用腐蚀去除图像中的部件 图1 a一幅大小为486x486的连线模板二值图像,图1b~d分别使用11x11,15X15和45X45的模板进行腐蚀。...我们从这个例子看到,腐蚀缩小或细化了二值图像中的物体。事实上,我们可以将腐蚀看成是形态学滤波操作,这种操作将小于模板的图像细节从图像中滤除。 2 腐蚀算法 使用白色腐蚀: ?...图2 腐蚀演示 在二值图像的腐蚀算法过程中我们使用二值图像3x3图像矩阵,由图2可知,当九个格子中不全为‘0’或者‘1’时,经过腐蚀算法后九个格子的值最终都会变成‘1’;如果九个全是‘1’或者‘0’时,...3 FPGA腐蚀算法实现 ? 图3 二值图像腐蚀FPGA模块架构 图3中我们使用串口传图,传入的是二值图像。
基于FPGA的二值图像的膨胀算法的实现 1 背景知识 二值图像(Binary Image)是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态,人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。...二值图像经常出现在数字图像处理中作为图像掩码或者在图像分割、二值化和dithering的结果中出现。一些输入输出设备,如激光打印机、传真机、单色计算机显示器等都可以处理二值图像。...二值图像经常使用位图格式存储。 二值图像可以解释为二维整数格,图像变形处理领域很大程度上就是受到这个观点启发。...只有(x,y)点以及相邻的八个点都是‘1’f(x,y)的值才是‘1’。这样就完成了二值图像的膨胀。 3 FPGA膨胀算法实现 ?...RGB图像->sobel算子边缘检测->二值图像的腐蚀->二值图像的膨胀。
这是个简单的算法,是全局二值算法的一种,算法执行速度快。 算法过程简单描述如下: 对于每一个像素,做如下处理 1、计算当前像素水平和垂直方向的梯度。...从实际的操作上讲,我认为二值处理应该只针对灰度图像进行处理,这样才意义明确,因此,我在代码中给出了判断一副图像是否是灰度图像的一个函数: private bool IsGrayBitmap(Bitmap...GrayBmp.Palette = Pal; // LockBits 在第一个参数和图像一样大,以及读取格式和原始一样的情况下,调用函数的时间为0,且每次调用后BitmapData...的Scan0都相同,而在 // 其他的大部分情况下同样参数调用该函数返回的Scan0都不同,这就说明在在程序内部,GDI+为在创建图像时还是分配了和对应位图一样大小内存空间,...由于上述所描述的算法涉及到了图像的四领域,因此我们采用类似PhotoShop算法原理解析系列 - 风格化---》查找边缘 一文中的哨兵算法,对备份的图像扩充边界,扩充部分的数据以原始图像边界处的值填充。
1、图像灰度化: public Bitmap bitmap2Gray(Bitmap bmSrc) { // 得到图片的长和宽 int width = bmSrc.getWidth();...(i, j, newColor); } } return linegray; } 3、对图像进行二值化 public Bitmap gray2Binary(Bitmap graymap...) { //得到图形的宽度和长度 int width = graymap.getWidth(); int height = graymap.getHeight(); //创建二值化图像...//得到图像的像素RGB的值 int red = (col & 0x00FF0000) 16; int green = (col & 0x0000FF00) 8;...= (int) ((float) red * 0.3 + (float) green * 0.59 + (float) blue * 0.11); //对图像进行二值化处理
图像二值化的目的是最大限度的将图象中感兴趣的部分保留下来,在很多情况下,也是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。...一:灰度平局值值法: 1、描述:即使用整幅图像的灰度平均值作为二值化的阈值,一般该方法可作为其他方法的初始猜想值。 2、原理: ? ...该方法根据先验概率来设定阈值,使得二值化后的目标或背景像素比例等于先验概率,该方法简单高效,但是对于先验概率难于估计的图像却无能为力。 2、该原理比较简单,直接以代码实现。...平滑后的直方图 五、迭代最佳阈值 1、描述: 该算法先假定一个阈值,然后计算在该阈值下的前景和背景的中心值,当前景和背景中心值得平均值和假定的阈值相同时,则迭代中止,并以此值为阈值进行二值化...九、基于模糊集理论的阈值 该算法的具体分析可见:基于模糊集理论的一种图像二值化算法的原理、实现效果及代码 此法也借用香农熵的概念,该算法一般都能获得较为理想的分割效果,不管是对双峰的还是单峰的图像
基于FPGA的二值图像的边界提取算法的实现 1 背景知识 二值图像(Binary Image)是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态,人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。...图1 二值图像边界提取演示 如图1 所示,图1 a为一幅简单的二值图像,经过边界提取后形成如图1 b 所示的图像,显示出了白色区域的轮廓。...图2 二值图像边界提取演示 我们使用3x3模板进行边界提取,所以当3x3九个点都是‘1’的时候,输出为‘1’,当九个点都是‘0’的时候,输出为‘1’,其他情况输出均为‘0’。...3 FPGA二值图像边界提取算法实现 ? 图3二值图像膨胀FPGA模块架构 图3中我们使用串口传图传入的是二值图像。...推荐阅读: 《基于FPGA的二值图像的腐蚀算法的实现》 《基于FPGA的二值图像的膨胀算法的实现》
1、点击[Matlab] 2、点击[命令行窗口] 3、按<Enter>键
常见的数字,字符,很简单,不多解释。...列表List的其值是[x,y,z]的形式 字典Dictionary的值是{x:a, y:b, z:c}的形式 元组Tuple的值是(a,b,c)的形式 所以,这些数据类型的变量,初始化为空值分别是: 数值...= ” 列表 list_value = [] 字典 ditc_value = {} 元组 tuple_value = () 补充知识:Python None 与 ”(空字符串) None是一个特殊的常量...,有自己的类型:Nonetype is not None与 !...= '': print('ok1') if a is not None: print('ok2') 这里会输出OK2 空字符串与None都被视为False 以上这篇Python实现初始化不同的变量类型为空值就是小编分享给大家的全部内容了
该论文结合了当时处于研究热潮的模糊集理论,提出了一种具有较好效果的图像二值化算法,本文主要是对其进行简单的翻译和注释,并提供了测试代码。 ...一、模糊集及其隶属度函数 首先,我们假定X代表一副大小为M×N的具有L个色阶的灰度图像,而xmn代表图像X中点(m,n)处的像素灰度值,定义μx(xmn)表示该点具有某种属性的隶属度值,也就是说我们定义了一个从图像...对于二值化来说,每个像素对于其所属的类别(前景或背景)都应该有很相近的关系,因此,我们可以这种关系来表示μx(xmn)的值。 ...基于香农熵函数,一个模糊集A的熵定义为: ? 其中香农函数: ? 扩展到2维的图像,图像X的熵可以表达为: ? ...那么对于图像X,我们确定最好的阈值t的原则就是:对于所有的可能的阈值t,取香农熵值最小时的那个t为最终的分割阈值。
对于每个像素,应用相同的阈值。如果像素值小于阈值,则将其设置为0,否则将其设置为最大值。函数cv.threshold用于应用阈值。第一个参数是源图像,它应该是灰度图像。...下面的代码比较了光照变化的图像的全局阈值和自适应阈值: 结果: ? Otsu的二值化 在全局阈值化中,我们使用任意选择的值作为阈值。相反,Otsu的方法避免了必须选择一个值并自动确定它的情况。...输入图像为噪点图像。在第一种情况下,采用值为127的全局阈值。在第二种情况下,直接采用Otsu阈值法。在第三种情况下,首先使用5x5高斯核对图像进行滤波以去除噪声,然后应用Otsu阈值处理。...Otsu的二值化如何实现? 本节演示了Otsu二值化的Python实现,以展示其实际工作方式。如果您不感兴趣,可以跳过此步骤。...Gonzalez 练习题 1.Otsu的二值化有一些优化。您可以搜索并实现它。
简单的阈值处理 对于每个像素,应用相同的阈值。如果像素的值小于阈值,它就被设置为0,否则就被设置为一个最大值。函数cv.threshold被用来应用阈值化。第一个参数是源图像,它应该是一个灰度图像。...的二值化 在全局阈值化中,我们使用一个任意选择的值作为阈值。...的二值化是如何工作的?...本节演示了Otsu二值化的Python实现,以显示它是如何实际工作的。如果你不感兴趣,你可以跳过这部分。...Gonzalez 练习 • 对Otsu的二进制化有一些优化。你可以搜索并实现它。
一般需化为灰度图): eq = cv2.equalizeHist(gray)#灰度图像直方图均衡化 4.OTSU 方差法进行二值化 ret1, th1_bw = cv2.threshold(eq,...0, 255, cv2.THRESH_OTSU) th1_bw即为二值化后的图片 5.膨胀(一般为二值化后的图像进行二值化,但彩色图也可操作): 1)选取核的大小: kernel = cv2.getStructuringElement...),一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪。...都会较明显地模糊边缘,对于高频细节的保护效果并不明显。 双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数。...所以在边缘附近,离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值,这样就保证了边缘附近像素值的保存。
二叉树中和为某一值的路径: 输入一颗二叉树的跟节点和一个整数,打印出二叉树中结点值的和为输入整数的所有路径。路径定义为从树的根结点开始往下一直到叶结点所经过的结点形成一条路径。...(注意: 在返回值的list中,数组长度大的数组靠前) 思路: 1.二叉树的前序遍历,中左右顺序 2.把目标值target传进去,target-=val 3.target为0并且left和right都为...listAll[]=list FindPath(root->left,target) FindPath(root->right,target) //如果到了这条路径的跟结点...,并没有达到目标,就删掉最后的结点,退回上一个结点 array_pop(list) return listAll <?
’s 二值化 在第一部分中我们提到过 retVal,当我们使用 Otsu 二值化时会用到它。...如果是一幅双峰图像(双峰图像是指图像直方图中存在两个峰)我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值?这就是 Otsu 二值化要做的。简单来说就是对一幅双峰图像自动根据其直方图计算出一个阈值。...然后算法会找到最优阈值,这个最优阈值就是返回值 retVal。如果不使用 Otsu 二值化,返回的retVal 值与设定的阈值相等。 下面的例子中,输入图像是一副带有噪声的图像。...第一种方法,设127 为全局阈值。第二种方法,直接使用 Otsu 二值化。第三种方法,首先使用一个 5×5 的高斯核除去噪音,然后再使用 Otsu 二值化。看看噪音去除对结果的影响有多大吧。...’s 二值化是如何工作的 在这一部分演示怎样使用 Python 来实现 Otsu 二值化算法,从而告诉大家它是如何工作的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云