Niblack二值化在opencv2下的实现

最新推荐文章于 2024-04-19 08:29:31 发布
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分类专栏： 《数字图像处理与机器视觉》opencv实现 文章标签： 图像处理 visual c++ opencv2 二值化 Niblack
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liquan1434/article/details/23166493
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局部二值化算法Niblack OpenCV实现
fabulousli的博客
08-14 8400
Niblack 算法的应用于文本图像二值化领域较多，算是比较经典的局部二值化处理方法，其局部二值化方法的提出也很有借鉴意义，包括后来的一些对其改进方法，Sauvola 算法、Nick 算法，核心思想是：根据图像像素点的邻域内的平均灰度和标准偏差来构造一个阈值曲面进行二值化处理。其阈值计算如下： point 1：计算窗口内像素均值； point 2：计算窗口内像素标准差。 这两个点
基于Niblack's method方法的局部阈值分割
whowhoha的专栏
11-22 3408
基于Niblack's method方法的局部阈值分割 Email:whowhoha@outlook.com     /*原理：            T(x,y)=m(x,y)  +   k*s(x,y)            取一个宽度为w的矩形框，(x,y)为这个框的中心。         统计框内数据，T(x,y)为阈值,m(x,y)为均值，s(x,y)为均方差，k为
Niblack二值化opencv2下的实现
04-08
Niblack二值化算法在opencv2下的实现。参考文献：http://www.cnblogs.com/nani/archive/2012/12/12/2814324.html http://blog.youkuaiyun.com/lucayhaozi/article/details/9967963 仅供参考。欢迎宝贵意见。
基于opencv的Niblack二值化算法
地狱，乃是天堂必经之路！
05-23 3956
Niblack算法是比较出名的二值化算法，网上很多Niblack代码是基于Matlab的，本人觉得其速度比较慢，所以便基于OpenCV改写了其算法，具体参考的博客链接已经忘记了，希望博主原谅。如果缺少某些函数，比如最大值最小值函数，可以参考本人其他博客，里面会提供。废话不多说，直接上代码： /** @brief 计算单通道灰度图像的平均值 @param src 单通道灰度图 */ static...
使用c语言实现图像二值化
12-30
使用c语言实现图像的二值化操作，功能类似于opencv的cvthreashold函数，阈值可自己设置
OpenCV——Niblack局部阈值二值化方法
最新发布
点云侠的博客
04-19 1790
Niblack 算法是一种典型的局部阈值二值化方法，图像每个像素点与通过局部邻域计算得到的阈值相比较进行二值化。
Niblack二值化算法是比较简单的局部阈值方法
08-23
Niblack二值化算法是一种基于局部阈值的图像处理技术，主要应用于图像二值化，即将图像中的每个像素点的灰度值转化为0或255，形成黑白分明的图像，便于后续的图像分析和识别。这个算法由Willard Niblack提出，其核心...
二值化和倾斜校正.zip_43V_niblack_倾斜_自适应 二值化
07-15
在给定的压缩包中，提供的代码很可能是实现niblack自适应二值化和倾斜校正的Python脚本，可能使用了如OpenCV、PIL等图像处理库。通过运行这些代码，用户可以对自己的图像进行二值化和倾斜校正处理，以获得更适合...
【图像处理】Niblack
weixin_42331647的博客
02-07 1302
Niblack方法就是局部方法中的一种，它根据以像素点为中心的邻域内的点的情况为此像素计算阈值。
niblack算法实现
04-04
可以快速实现niblack二值化算法，效果优于其他算法，特别是适用与红外静脉图像的分割
python+opencv实现阈值分割
09-19
主要为大家详细介绍了python+opencv实现阈值分割的相关代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
【二值化】Niblack算法
热门推荐
cxf7394373的专栏
08-04 1万+
实现了局部阈值二值化算法Niblack方法
Niblack(Matlab)
zuoyoukma的博客
01-01 1840
I=imread('C.jpg'); I=rgb2gray(I); w=32; max=0; min=0; [m,n]=size(I); T=zeros(m,n); for i=(w+1):(m-w) for j=(w+1):(n-w) sum=0; for k=-w:w for l=-w:w su
Python图像处理二值化方法实例汇总
菜鸟教程
11-15 3580
更多编程教程请到：菜鸟教程 https://www.piaodoo.com/ 友情链接：好看站 http://www.nrso.net/ 在用python进行图像处理时，二值化是非常重要的一步，现总结了自己遇到过的6种 图像二值化的方法（当然这个绝对不是全部的二值化方法，若发现新的方法会继续新增）。 1. opencv 简单阈值 cv2.threshold 2. opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold (自适应阈值中计算阈值的方法有两种：mean_c 和 guass
二、FPGA实时图像处理（灰度转换、高斯滤波、二值化和边缘检测）
m0_53928198的博客
10-13 1万+
FPGA实时图像处理（灰度转换、高斯滤波、二值化和边缘检测）
Niblack二值化方法的实现
weixin_30810583的博客
12-12 536
最近一直在研究图像分割技术，越研究觉得越有意思。这里所说的研究其实也只是研究别人论文然后自己实现一下而已罢了。。。 图像分割就是把图像中的各个部分分开，能区分出哪里是前景，哪里是背景，如果前景和背景分别用0和1表示，那就是叫做图像二值化了。但是图像分割也不仅仅限于二分，可以任意多的分。从这个角度讲二值化是图像分割结果的一种表示而已，只不过二分研究的比较多，也比较容易些。 至于分割的方法有很多种...
Opencv:图像二值化与去噪Python实现
qq_39071739的博客
11-12 7297
图像二值化与去噪 一、内容 对于一张需要二值化的图像，我们有一般有两种选择 选择一 直接对输入图像转换为灰度图像，然后二值化 选择二 首先对输入图像进行降噪，去除噪声干扰，然后再二值化 在进行去噪声的时候，可以选择的有几种去噪声方法： 1.均值模糊去噪声 2.高斯模糊去噪声 3.双边/均值迁移模糊去噪声 4.非局部均值去噪声 二、代码 import cv2 as cv import numpy a...
Niblack和局部均值算法的二值化比较
wu_lian_nan的博客
04-06 9373
Niblack二值化算法是比较简单的局部阈值方法，阈值的计算公式是T = m + k*v，其中m为以该像素点为中心的区域的平均灰度值，v是该区域的标准差，k是一个修正系数 这几天在研究静脉的图像二值化，然后百度了几次无果，要不然就是效果差，达不到心中的期待值。所以打算自己动手造一下轮子。 首先我用了局部均值法，效果挺棒的。废话不多说，看代码； void Mean_method(...
niblack二值化算法的c++代码
07-22
以下是一个使用Niblack二值化算法的简单C++代码示例： ```cpp #include #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; Mat niblackThreshold(const Mat& src, int windowSize, double k) { Mat gray, ...
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