CV基础（3）：阈值分割算法

最新推荐文章于 2024-11-18 18:34:32 发布

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本文主要介绍了与信息技术相关的多个方面内容，包括但不限于各种编程语言、开发工具和技术框架等关键信息。

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计算机视觉图像分割入门：阈值、区域生长与分水岭算法

优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。

04-14

12万+

计算机视觉图像分割入门：阈值、区域生长与分水岭算法，人工智能，AI，图像分割，机器视觉在当今数字化的时代，计算机视觉技术正以前所未有的速度改变着我们的生活。从智能手机中的人脸识别解锁，到自动驾驶汽车的环境感知，再到医学影像分析中的疾病诊断，计算机视觉无处不在。而在这众多令人惊叹的应用背后，图像分割技术无疑是其中的关键基石之一。

opencv 阈值分割

04-29

opencv 阈值分割int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { gsrcimage=cvLoadImage("lena.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); gcannyimage=cvCreateImage(cvGetSize(gsrcimage),IPL_DEPTH_8U,1); cvNamedWindow("lena",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("canny",CV_WINDOW_AUTOSIZE); int nThresholdEdge=1; cvCreateTrackbar("threhold","canny",&nThresholdEdge,100,on_trackbar); cvShowImage("lena",gsrcimage);

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【CV】图像阈值化分割

LJF159的博客

07-30

1519

引言图像阈值化分割是一种传统的、最常用的图像分割法，具有简单、计算量小、性能稳定的优点，成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，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。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级

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一维Otsu，大津法（最大类间方差法）阈值分割。Matlab2016a，同一原理推导的两种公式求解类间方差，数值计算原因导致结果有所差异。

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