实用计算机视觉 -- 一种基于直方图的最优阈值计算方法

最新推荐文章于 2024-10-18 16:10:27 发布
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#计算机视觉 #图像处理 #最优化阈值

本文介绍了如何使用基于直方图概率统计的算法计算最优阈值，适用于图像处理中的二值化。通过迭代更新灰度水平直至算法收敛，提供了计算代码示例，并预期在皮肤检测等场景下效果良好。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

按照惯例，首先放上测试图片：


基于直方图概率统计分布的最优阈值计算算法如下：



其中的定义见博客<实用计算机视觉 -- 一种基于直方图的自动阈值计算方法>，经过每一次迭代后，将初始化的灰度水平加1，直到算法收敛，验证代码如下：

int computeOptimalTh(Mat &image, int init_threshold){

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最佳阈值计算方法：基于直方图的实用计算机视觉算法
IpyVariable的博客
09-13 307
在阈值分割中，我们通常使用灰度图像的直方图。根据图像的特性，直方图通常呈现出双峰、多峰或单峰的分布形态。计算机视觉中的图像阈值分割是一种常见的技术，用于将图像分割成具有不同亮度或颜色特征的区域。在本文中，我们将介绍一种实用的计算机视觉算法，它基于直方图分析来计算最佳阈值。这种基于直方图的最佳阈值计算方法能够根据图像的特性自动选择适当的阈值，从而实现准确的图像分割。通过分析直方图的峰值和谷底，该方法能够适应各种图像的分布特征，并得到较好的分割效果。该函数接受一个灰度图像作为输入，并返回计算得到的阈值。
【2025算法面试通关】【四.计算机视觉-传统图像处理】【28.计算机视觉传统图像处理面试题大揭秘】
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04-09 775
【代码】【2025算法面试通关】【四.计算机视觉-传统图像处理】【28.计算机视觉传统图像处理面试题大揭秘】
实用计算机视觉 -- 一种基于直方图的自动阈值计算方法
sky_in_my_mind的博客
05-27 1631
首先放上测试图片： 基于OpenCV的直方图显示代码： Mat draw1DHistgoram(Mat &image, int channel){ float channel_range[] = { 0.0, 255.0 }; const float* channel_ranges = channel_range; bool uniform = true; bool accumu
\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
阈值分割 实验法、直方图谷底确定阈值法
进阶的小白
08-28 5531
1.实验法 实验法是通过人眼观察，对已知某些特征的图像试验不同的阈值，观察是否满足要求。 缺点：适用范围窄，使用前必须知道图像的某些特征，如平均灰度等，而且分割后图像的质量好坏受主观局限性的影响很大。 主要代码：threshold(image,Region,179,255) image是要检测的图像，region是分割后的区域，197,255表示选择的灰度值范围（没有经过计算，试验得出） 2.直方图谷底确定阈值法 前提条件：图像的前景物体内部和背景区域的灰度值分布比较均匀，那么这个图像的灰度直方
计算机视觉 -- 最优化阈值
sky_in_my_mind的博客
05-25 2889
二值图像是比灰度图像更简单的图像表示，可对灰度图像进行阈值化得到，其中主要分全局最优阈值化(单阈值)和多重阈值化，本文主要讲全局最优阈值化。 最优化思想： 假设灰度直方图的概率分布模型可由两个不同的正态分布相加得到，那么两个正态分布的交点便为最优阈值点。 算法细节： 其中p(g)为灰度直方图，g为像素值。
阈值分割-直方图阈值分割法
qq_36911630的博客
10-18 1520
直方图阈值分割法适用于直方图为双峰的图像，通过找到直方图中的两个峰值，即前景和背景的灰度分布峰值，然后选取两个峰值之间的波谷对应的灰度值作为阈值，以此来分离前景和背景。
最优阈值的确定方法（详细解释，通俗易懂）
qq_64411728的博客
06-08 5769
详细解释了一下最优阈值的三种确定方法，通俗易懂，刚学机器学习的小伙伴们可放心食用~
最优阈值分割算法（迭代）
qingtianuestc的博客
08-02 9027
原理太多，不再赘述#include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp>void OptimSegmentation(unsigned char*inputimage, int height, int width); using namespace cv; void OptimSegmentation(unsigned char*inputimage, int
利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景
12-23
利用基于直方图的自适应阈值方法实现分割前景与背景 a）设定三个不同阈值，直接观察分割结果； b) 利用统计直方图，得到一个自适应的阈值，再观察实验结果； c) 以报告形式（word）阐述对所采用的基于直方图的自适应阈值法、实验结果以及对实验结果的分析。具体格式不限，但条理要清晰
数字图像处理_06_(阈值分割——直方图阈值、三角法阈值，迭代法阈值，大津法阈值和自适应阈值）
qq_40331078的博客
05-02 1万+
本章将学习阈值分割，即找到一个合适的阈值实现数字图像的二值化。阈值分割有很多种方法，本章学习直方图阈值、三角法阈值，迭代法阈值，大律法阈值，和自适应阈值。 1.直方图阈值 图像直方图阈值分割法： 算法描述：根据图像的灰度直方图寻找阈值。 算法特点：适应于于直方图为双峰的图像。 绘制直方图代码： plt.hist(img.ravel(),256,[0,256]) 或者 plt.hist(img.flatten(),np.arange(-0.5,256,1),color='g') 绘制二值图： _,img_b
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DataShare
12-15 2396
背景 在数据分析中总会碰见 阈(yu)值 这个问题，有人可能就是拍脑袋，根据自己的经验随便确定一个值，而且效果还不错。但既然是在分析数据，那就要确定一个合适的值来作为阈值，这样比较有说服力，更 make sense。 工作中要确定阈值的场景有很多： 案例1：声纹相似度 人的声纹信息可以说是自己的另一个身份ID，可以根据声纹信息确定是否是同一个人，比如：微信app登陆时让用户读一个6位数，验证是否是...
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whk100312的专栏
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直方图技术求阈值
qq_41950131的博客
07-09 1688
#直方图技术 import sys,cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def calcGrayHist(image): rows,cols = image.shape grayHist = np.zeros([256],np.uint64) for r in range(rows): ...
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weixin_39955781的博客
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AI架构师小马
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