雙重閥值(Dual thresholding)

最新推荐文章于 2022-05-22 16:38:24 发布
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分类专栏： [Image]Binarization
双重阈值（Dual thresholding）是一种将灰阶图像转化为二值黑白图像的技术。通过设定两个灰阶临界值T1和T2，像素值介于[T1, T2]的在转换后变为白色，其余则变为黑色。" 111841729,10295152,Swift中优化UITableView细胞高度计算,"['iOS开发', 'Swift', 'UITableView', '自动布局', '性能优化']

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雙重閥值(Dual thresholding)：當灰階影像要轉換為二元黑白影像，對於影像的各個像素，先確定兩個灰階值T1與T2(臨界值)，當像素灰階值 >= T1 & <= T2，則對應輸出影像的像素值設為1(白色)，當其他像素灰階值，則對應輸出影像的像素值設為0(黑色)。
二值化Thresholding
weixin_44632711的博客
11-15 712
在图像处理中，Thresholding中文翻译过来叫二值化或者阈值化。二值化就是把图片传换成只有white和black这两种颜色。通过Thresholding，可以让图片中感兴趣的颜色变成主角–white，其余的颜色全部隐藏–black。另外，二值化后的图片也便于计算机进行分析，因为边缘轮廓十分清晰，所以计算机可以轻松找到边界线。然而，在找边界这方面，Thresholding并不是特别好的算法，有些时候遇到某些特殊图片效果也不好。 二值化的应用 from imutils import * image =
java 图像二值化阀值,Opencv实现图像的灰度处理，二值化，阀值选择
weixin_39913472的博客
03-09 403
前几天接触了图像的处理，发现用OPencv处理确实比較方便。毕竟是非常多东西都封装好的。可是要研究里面的东西，还是比較麻烦的，首先，你得知道图片处理的一些知识，比方腐蚀，膨胀，仿射，透射等，还有非常多算法，傅里叶。积分，卷积，频谱，加权。。。，反正我看了半天，是云里雾里的。所以就想先就笼统的过一遍，以后遇到了再详细分析，比較这方面的基础没那么扎实。先来记录下眼下学习到的一些知识。首先是图像的灰度处...
双阈值法 阈值化
11-14
选择255/3作为T1，255*2/3作为T2，把区域分成三部分。检测灰度值等于127的点周围八个点有没有灰度等于0的，如果有，把该点也赋为0.一直循环到点周围找不到0点了，把127的值变成255。
HALCON-dual_threshold.hdv
dxm809的博客
02-22 372
* Threshold operator for signed images *  dev_close_window () //读取前一帧图像 read_image (Traffic1, 'traffic1') //读取后一帧图像 read_image (Traffic2, 'traffic2') //图像类型转换 convert_image_type (Traffic1, ImageCon...
Halcon dual_threshold详解
ZiLiangQin的博客
01-04 1034
dual_threshold 原型 dual_threshold(Image : RegionCrossings : MinSize, MinGray, Threshold : ) 功能 参数列表 Image (input_object) RegionCrossings (output_object) MinSize (input_control) MinGray (input_control) Threshold (input_control) 详解 算子根据阈值Threshold 将图像分割成两个Reg
halcon 阈值分割 dual_threshold分割
weixin_39926429的博客
02-17 792
*dual_threshold分割对拉普拉斯（laplace）图像或者相减的图像进行阈值分割 *有些图像格式是不具备反色操作的 *拉普拉斯图像的获得一般是通过图像与图像相减的方式来获得的 *也就是平常说的底片。 *即图像的像素值对应的中间值为0，亮度最大值为255，亮度最小值为-255的色彩编码方式。 *如png格式对应的灰度值是0~255，所以我们需要对无法反色的图像格式进行转换。 *一般而言，可以转换为int1/int2/int4格式或byte格式。 read_image (Traffic
Halcon阈值化算子dual_threshold和var_threshold的理解
weixin_41963856的博客
03-19 151
https://www.cnblogs.com/xh6300/p/6384542.html
thresholding_operator:每个单元基于阈值的标志值
04-17
模板R运算符 Template R operator是用于在Tercen中创建R运算符的模板存储库。 开发操作员的步骤概述如下： 创建一个github仓库 安装tercen_studio 登录到tercen_studio git clone新创建的仓库 ...
小波去噪技术：从软阀值到硬阀值
"本文介绍了GHM多小波去噪方法，并对比了软阀值和硬阀值在去噪效果上的差异。在小波去噪技术中，阀值方法因其有效性而被广泛采用。" 小波去噪是信号和图像处理领域中的重要技术，它能有效地去除数据中的噪声，同时...
论文精读：R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation...
qq_52053775的博客
05-22 1556
1.论文核心 我们提出了一种简单且可扩展的检测算法，相对于之前对VOC2012的最佳结果，它将平均平均精度(mAP)提高了30%以上——实现了53.3%的mAP。我们的方法结合了两个关键的见解：（1）可以应用高容量卷积神经网络(CNN)自底而上的地区建议为了定位和分段对象和 （2）标记训练数据稀缺，监督预训练辅助任务，其次是特定领域的微调，产生显著的性能提升。由于我们将区域建议与CNN结合起来，我们称我们的方法为R-CNN：具有CNN特征的区域。 2.主要内容 2.1 Abstract
论文：RCNN
cztAI的博客
06-30 566
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 论文：https://arxiv.org/abs/1311.2524
重叠度（IOU）
子燕若水的博客
06-08 2887
重叠度（IOU）: IOU定义了两个bounding box的重叠度，如下图所示： 计算IoU A = [x1, y1, x2, y2]，B = [x1, y1, x2, y2] iw = min(A[2], B[2]) - max(A[0], B[0]) if iw > 0: ih = min(A[3], B[3]) - max(A[1], B[1]) if ih > 0: A_area = (A[2] - A[0]) * (A[3] - A[1]) ......
如何用Soft-NMS实现目标检测并提升准确率
Fantasy_Fly的博客
06-28 4241
转自：全球人工智能 http://www.sohu.com/a/135469270_642762 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1704.04503.pdf Github项目：https://github.com/bharatsingh430/soft-nms 用一行代码提升目标检测准确率 论文摘要 非最大抑制（Non-ma
数字图像处理—图像分割—并行区域（阀值—单阀值、多阀值）
见证自己的成长之路~
02-25 1万+
★并行区域——灰度图上取阈值是最常见的并行的直接检测区域的分割方法。 ☞原理和分类： 前提条件：图像由具体单峰灰度分布的目标和背景组成，在目标或背景内部的相邻像素间的灰度值是高度相关的，但在目标和背景交界处两边的像素相爱灰度值上有很大的差别。     如果一幅图像满足这些条件，它的灰度直方图基本上可看作是由分别对应目标和背景的两个单峰直方图混合而成。此时如果两个分布大小（数量）接近且均值相距
物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解
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10-01 2万+
1、迁移学习迁移学习也即所谓的有监督预训练(Supervised pre-training)，我们通常把它称之为迁移学习。比如你已经有一大堆标注好的人脸年龄分类的图片数据，训练了一个CNN，用于人脸的年龄识别。然后当你遇到新的项目任务是：人脸性别识别，那么这个时候你可以利用已经训练好的年龄识别CNN模型，去掉最后一层，然后其它的网络层参数就直接复制过来，继续进行训练。这就是所谓的迁移学习，说的简单一
课程学习——双阈值分割
ChouMaRenShen的博客
04-07 6370
双峰阈值分割： 1.通过将原图转化为灰度图像，并计算每点的灰度值从而得到直方图。 2.通过手动输入灰度值，将此灰度值作为阈值，小于阈值的为黑，大于阈值的为白，从而生成二值化图像。 3.调用matlab中自带的函数，实现双峰阈值分割。 4.调用matlab中自带的ostu函数，实现ostu阈值分割。 5.对比原图，直方图，双峰阈值分割，ostu分割，从而分析分割结果是否理想。 matlab：实现双阈...
【拜小白opencv】23-双阈值化操作
拜小白的成长之路，告别小白
08-26 3548
双阈值化操作。对于有些图像有很强的分界特征，我们可以考虑用双阈值法进行二值化操作。
Halcon阈值算子 -- dual_threshold
m0_47015717的博客
11-07 1460
dual_threshold是个比较特别的算子。它是用来处理有符号图像的。一般用在拉普拉斯算子之后，或者用来处理两个图像的差。 算子的函数原型如下: dual_threshold(Image : RegionCrossings : MinSize, MinGray, Threshold : ) 该算子选择灰度值>=Threshold的正区域，或者灰度值<=- Threshold的负区域。并且要求区域面积大于MinSize，区域内最大灰度值要大于MinGray。 总结如下： 选择的是（dual
双阈值法二值化操作
07-08 2471
////3.1.4双阈值法二值化操作 ////利用OpenCV的threshold函数实现双阈值法二值化操作的源码! ////SourceCode:https://blog.youkuaiyun.com/wenhao_ir/article/details/51566817 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/high...
opencv获取二值化阀值
最新发布
01-04
### 使用 OpenCV 获取图像二值化阈值 #### 方法一：基于最大熵法计算最优阈值 为了获得最佳的二值化效果，可以通过分析图像直方图来自动确定合适的阈值。一种常用的方法是采用最大熵算法寻找能够使前景与背景信息量最大的分隔点。 ```python import cv2 import numpy as np from skimage import exposure def get_otsu_threshold(image_path): img = cv2.imread(image_path, 0) # 读取灰度图片 _, th2 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) return th2 image_path = 'example.jpg' binary_image = get_otsu_threshold(image_path) cv2.imshow('Binary Image', binary_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 此段代码实现了通过 Otsu 法求解全局最优阈值并完成二值化操作[^1]。 #### 方法二：自适应阈值处理 当待处理图像存在光照不均匀等问题时，可以考虑使用 `adaptiveThreshold()` 函数来进行局部区域内的动态阈值调整： ```python def adaptive_thresholding(image_path): img = cv2.imread(image_path, 0) # 自适应均值阈值化 adap_mean_thres = cv2.adaptiveThreshold( img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blockSize=11, C=2 ) # 自适应高斯加权平均阈值化 adap_gaussian_thres = cv2.adaptiveThreshold( img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blockSize=11, C=2 ) return adap_mean_thres, adap_gaussian_thres mean_thresh_img, gaussian_thresh_img = adaptive_thresholding(image_path) cv2.imshow('Adaptive Mean Thresholded Image', mean_thresh_img) cv2.imshow('Adaptive Gaussian Thresholded Image', gaussian_thresh_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码展示了两种不同类型的自适应阈值技术——分别是简单均值以及更复杂的高斯权重方案的应用实例。 对于简单的全局固定阈值设定，则可以直接调用 `threshold` 函数，并指定具体的阈值参数: ```python def simple_global_threshold(image_path, threshold_value): img = cv2.imread(image_path, 0) ret, thresh_img = cv2.threshold(img, threshold_value, 255, cv2.THRESH_BINARY) return thresh_img thresh_val = 127 # 用户定义的具体阈值 global_binary_image = simple_global_threshold(image_path, thresh_val) cv2.imshow('Global Binary Image', global_binary_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段程序片段说明了如何应用预设数值作为标准进行整个画面范围内的统一转换过程[^2]。
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