gitee + PicGo 搭建个人免费图床

最新推荐文章于 2021-08-13 21:41:34 发布
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1.安装 PicGo

进入 PicGo 官网：https://github.com/Molunerfinn/PicGo/releases ，直接下载安装

2.安装插件

在这里插入图片描述

3.码云

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python opencv图像二值化大律算法_opencv python 图像二值化/简单阈值化/大津阈值法...
weixin_28804631的博客
02-09 672
pip install matplotlib1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...
matlab实现大律法,Otsu算法(大律法或最大类间方差法)
weixin_34546240的博客
03-19 1663
Otsu算法(大律法或最大类间方差法)(2013-03-07 10:54:02)Otsu算法(大律法或最大类间方差法)一、Otsu最大类间方差法原理利用阈值将原图像分成前景，背景两个图象。前景：用n1,csum,m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度后景：用n2,sum-csum,m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何...
\大律法最优阈值算法
03-28
\大律法最优阈值算法，实现通过该方法对图像进行二值化
大律法（OTSU法）
小熊之家
08-13 1万+
大津法由大津于1979年提出，对图像Image，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；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。从最小灰度值到最大灰度值遍历t，当t使得值g=w0*(u0-u)2+w1*(u1-u)2 最大时t即为分割的最佳阈值。对大津法可作如下理解：该式实际上就是类间方差值，阈值t分割出的前景和背景两
OSTU大律法二值化原理
Jensen Lee的博客
02-24 1097
介绍 Ostu方法又名最大类间差方法，通过统计整个图像的直方图特性来实现全局阈值T的自动选取，其算法步骤为： 1) 先计算图像的直方图，即将图像所有的像素点按照0~255共256个bin，统计落在每个bin的像素点数量 2) 归一化直方图，也即将每个bin中像素点数量除以总的像素点 3) i表示分类的阈值，也即一个灰度级，从0开始迭代 4) 通过归一化的直方图，统计0~i 灰度级的像素...
图像处理_Ostu算法（大律法、最大类间方差法）
lan1109449054的博客
02-04 5316
一、算法简述 Otsu算法是一种用于二值化最佳阈值的选取方法。基本原理是根据阈值T将图像中的像素点分为C1和C2两类，不断的调整阈值T之后若此时两类之间存在最大的类间方差，那么此阈值即是最佳阈值。 二、算法理论 1、基础公式 (1) ...
大律法（python实现）.zip
08-13
用python实现大律法【OTSU算法】包括numpy方法和opencv方法
大律算法图像处理的算法原理python
最新发布
05-23
大律算法（Otsu's method）是一种图像分割算法，可用于将灰度图像分为背景和前景两部分。 算法原理如下： 1. 对图像进行灰度处理，将彩色图像转换为灰度图像。 2. 统计图像中每个灰度级别的像素个数，并计算出每...
算法原理1
08-08
【算法原理1】这篇内容主要涉及的是椭圆曲线在密码学中的应用，特别是椭圆曲线密码学（ECC，Elliptic Curve Cryptography）的基础知识。椭圆曲线是一种在数学中有着深厚理论基础的几何对象，自19世纪以来就被广泛...
A-Law算法实现PCM压缩 A律算法 uLaw PCM音频压缩
02-28
A-Law算法实现PCM压缩，用于把16bit的wav音频数据压缩成8bit，能大大的降低传输带宽。压缩噪音小，非常高效的一个算法。
飞思卡尔大律法
05-15
对图像处理很有帮助 特别是对摄像头采集的反光有很好的抑制作用
二值化的大律法最优阈值算法
03-02
二值化的大律法最优阈值算法，用vc++编写
来套大律法动态阈值
08-31
/***************************大律法动态阈值*********************************/
大律法c语言实现
04-19
大律法应用c语言实现，可以作为新手参考。
基于模拟退火算法的二阈值大律法图像分割
05-02
由于大律法存在运算速度慢的特点，本程序利用蒙特卡罗法无限逼近最优解
大律法OTSU【详细】（python实现）
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08-13 1万+
文章目录1. 前言图像的灰度直方图计算直方图1.使用opencv的函数2. 使用Numpy函数2. OTSU算法简介3. 数学原理4. python实现5. 参考文章 1. 前言 图像的灰度直方图 灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。【from百度百科】 计算直方图 1.使用opencv的函数 cv2.calcH
大律法(OTSU) ——图像数据二值化
BTboay
12-05 7606
二值化的目的，是确定一个像素值，以像素为分界，将图像划分为前景和背景，前景的像素值取相同值，背景的像素也取相同值，从而将前景和背景的差异，在图像中最大化，或者说可以突出前景或者背景信息。 二值化可以有效的降低噪声，并且可以一定程度的增强目标特征 我使用一下，这篇文章的配图：https://blog.youkuaiyun.com/bigat/article/details/80889636 该文是关于图像...
基于直方图的图像全局二值化算法原理、实现--OSTU大律法
zyzhangyue的博客
05-19 5857
1、描述：    主要是思想是取某个阈值，使得前景和背景两类的类间方差最大，matlab中的graythresh即是以该算法为原理执行的。 2、参考代码： int GetOSTUThreshold(int* HistGram) { int X, Y, Amount = 0; int PixelBack = 0, PixelFore =
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