高对比+阈值

最新推荐文章于 2020-03-07 15:52:15 发布
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看了李涛老师的教程，试了一把，呵呵，效果还挺奇特的。相当简单啊，几分钟搞定。

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专栏目录
一种基于对比度阈值的改进SIFT算法
04-16
为了提高基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）图像匹配算法对于图像对比度变化的鲁棒性和算法效率，提出了一种具有可变系数的自适应对比度阈值SIFT算法。根据特征点局部邻域的灰度信息初步确定对比度阈值...
小波软阈值+硬阈值+改进的阈值数字信号去噪（含SNR 信噪比改善量对比）【含Matlab源码 4214期】.zip
05-18
Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 ...若运行有误，根据提示修改；...
高反差保留&阈值——素描效果——鸟儿
BRPROUD的专栏
08-06 1113
1.选择 滤镜-》其他-》高反差保留 2.选择阈值进行调节 3.效果先这样啦
阈值比较法实现psensor功能
02-25 4485
1 P_Sensor功能简述     接近传感器（proximity sensor）可以不断向外发射红外光，当有遮挡物遮挡住其所发射的红外光时，会有部分甚至全部的红外光反射至接近传感器。由此，可以根据遮挡物反射的红外光的能量信号检测用户的移动信息。接近传感器可以将光强度转换为数字信号，且可以通过I2C进行数据的读取。psensor的红外线会周期性的计算反光量，并将光强度转化为数字值，存储于pse...
常用阈值比较
野狼位位的博客
02-22 1万+
1，自适应的Stein的无偏风险估计阈值：根据Stein无偏/似然估计原理确定的最小风险量对应的小波变换系数作为阈值的自适应阈值选取算法： 1）将每一个分辨级的小波系数平方之后按照从小到大的顺序排列,得到向量P=【p1 p2 ....pN】,其中的N表示N的小波系数的长度。 2）根据向量P计算风险向量R =【R1 R2 ....RN】;Ri = [N-2*i+(N-i)*Pi+sum(Pk)]
比较器阈值计算
weixin_34223655的博客
01-23 4455
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
“阀值”与“阈值”的区别
热门推荐
孟carry
07-07 25万+
真相请看下图红色框里内容（手动微笑） 啥？？你跟我说没看懂，好吧，说的再明白点，“阀（fá）值”是一个错误的用词，其正确用法是“阈（yù）值”。阀fá 控制、开关、把持。 机械名词,指在管道中用来控制液体或气体的部件。意为阀门、开关、把持。如截止阀、减压阀、安全阀。 阈yù 范围,边界,程度。门槛、门限,引申为边界、界阈、视阈。 可见“阀”与“阈”是词义不同的2个词。 怎么说呢，虽然现在越来
小波软阈值+硬阈值+改进的阈值数字信号去噪（含SNR 信噪比改善量对比）【Matlab仿真 4214期】.zip
11-11
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 ...
小波软阈值+硬阈值+改进的阈值数字信号去噪（含SNR 信噪比改善量对比）【含Matlab仿真 4214期】.zip
11-13
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 ...
小波软阈值+硬阈值+改进的阈值数字信号去噪（含SNR 信噪比改善量对比）【含Matlab源码 4214期】.mp4
04-04
Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 ...若运行有误，根据提示修改；...
人脸识别领域中阈值的计算
漂泊小柒的专栏
12-25 1万+
举一个实际案例，机场安检前台，用的1:1核身比对，正样本是正常安检用户，负样本是持他人护照的客户（攻击！） 会这么思考问题： a.这个场景下，正样本远远多于负样本（攻击极少），比如十万比一； b.正样本通过得分正常，真错一个这不还有机场工作人员帮忙核对，比如 +1； c.负样本误识扣分严重，比如 -500； 所以最终的得分计算方式就是： V = 通过率 * 1 *1
比较两个对象中所有的属性值大小
罗伯特是疯子丶
03-07 1684
需求 最近碰上这么一个需求： 一张表里面有一组数据的标准值（阀值），其余数据全是实际情况的具体值，现在要求如果实际情况的具体值大于了标准值，就要吧这条数据插入另一张表里面； 其实本质情况不就是对比两个对象中的全部属性值大小嘛 思路 因为要对比所有的属性值大小，首先要拿到单个属性，所以这块我们可以利用反射去做： 暴力反射拿到类中所有的值；（因为都是private修饰，所以必须得是暴力反射） 获...
Halcon学习笔记（一）——图像阈值化处理
pbImage的专栏
04-05 1万+
今天开始，积累学习Halcon
运河文化广场
x86的专栏
10-12 4478
 周末去了通州的运河文化广场，感觉还不错，天气非常好，人不多，真是个带孩出游的好日子。门口的台阶上拍了一张。 来几张风景。注意其中有一条大青虫。                                     
周末出游 - 团结湖公园
x86的专栏
10-31 2077
                             开小火车   骑大马 骑小驴
自己烤面包
x86的专栏
10-12 1845
  新买了一个面包机，当晚就老婆就烤了一个，3个小时，12点多烤好的。看照片还不错吧，味道也是相当的不错的，满屋子都是面包的香气。 做起来还是相当的简单，按照菜谱将需要的东西都扔进去，然后就可以去看电视了，简直就是傻瓜到了极点。 面包的口感不错，我觉得比外面买的好吃，刚出炉，还没凉就被我们俩吃了一小半。要不是为了留点给孩做早餐，说不定都能干掉呢。 买面包机还是为了给孩做健康的面包，咱只是顺便
元旦的照片
x86的专栏
01-09 1323
元旦放四天，哪也没去，就在小区里拍了些照片。 这几张是跟爸爸妈妈藏猫猫，曈曈把头藏在树丛里，以为我们找不到，嘿嘿，咋跟鸵鸟似的。 看我跳舞。   跟爸爸一起噘嘴。
故宫一游
x86的专栏
04-03 1158
去了一趟故宫，拍了一些照片回来    
SuSE的吉祥物
x86的专栏
01-13 1157
没事拍了一下SuSE的吉祥物，前些年在旧金山的LinuxWorld大会领的。同时领的还有两顶红帽子，呵呵。对焦似乎在头上了，记得不是这样的，难道跑焦了？改天有空好好研究一下。原图在下面，简单的做了色阶、高光/阴影、锐化，似乎颜色绿的有点过分了，不过偶喜欢，哈哈。                    
visionpro对比度阈值
最新发布
07-15
在Apple VisionPro中，对比度阈值的设置是图像处理与分析过程中的关键参数之一。该参数决定了图像中对象与背景之间的区分程度，直接影响到后续的特征提取、模式识别和缺陷检测等操作的准确性[^1]。 ### 对比度阈值的作用 对比度阈值用于将图像中的像素分为不同的类别，例如对象（前景）和背景。在VisionPro中，这一阈值通常用于Blob分析、图像分割以及缺陷检测等任务中。通过设定一个合适的对比度阈值，可以有效地从复杂背景中提取出感兴趣的区域（Region of Interest, ROI），从而提高视觉系统的稳定性与可靠性[^3]。 ### 阈值类型的选择 在VisionPro中，常见的阈值方法包括硬阈值、软阈值和相对阈值： - **硬阈值**：将像素直接划分为对象或背景，适用于光照均匀、目标灰度一致性强的场景。其优点是计算速度快，但容易引入空间量化误差。 - **软阈值**：引入了边缘状态，将像素分为对象、边缘和背景三类，并使用0~1之间的权重表示像素属于对象的可能性，提高了分割精度[^3]。 - **相对阈值**：基于图像的局部或全局统计信息动态调整阈值，适用于光照变化大、灰度分布不均的图像。例如，可以根据图像灰度分布的百分位数来设定阈值，使系统更具自适应能力[^1]。 ### 设置对比度阈值的最佳实践 1. **根据应用场景选择合适的阈值方法**： - 若图像背景简单且光照均匀，建议使用**硬阈值**； - 若图像存在模糊边缘或需要更精确的边界提取，推荐使用**软阈值**； - 若图像受光照影响较大，应优先考虑**相对阈值**以提升鲁棒性。 2. **结合图像直方图进行分析**： 利用VisionPro内置的图像分析工具查看图像的灰度直方图，有助于判断合适的阈值范围。例如，在双峰分布的情况下，可在两个峰值之间选择一个合适的阈值进行分割。 3. **动态调整与测试验证**： 在实际应用中，建议通过交互式方式不断调整对比度阈值，并观察输出结果的变化。可以通过训练基准图像并运行CogPatInspectTool等工具来评估不同阈值下的缺陷检测效果[^2]。 4. **引入外部算法增强功能**： 如果VisionPro内置的阈值方法不能满足需求，还可以通过加载外部程序集如Emgu.CV实现更复杂的自适应阈值算法，如局部自适应二值化（Adaptive Thresholding）[^4]。 5. **优化图像预处理流程**： 在设置对比度阈值前，建议对图像进行适当的预处理，如中值滤波、高斯平滑等操作，以减少噪声干扰，提升阈值分割的准确性。 ### 示例代码（使用Emgu.CV实现局部自适应阈值） ```csharp using Emgu.CV; using Emgu.CV.CvEnum; using Emgu.CV.Structure; // 读取图像并转换为灰度图 Mat img = CvInvoke.Imread("E:/temp4.bmp", ImreadModes.Grayscale); Mat gray = new Mat(); CvInvoke.CvtColor(img, gray, ColorConversion.Bgr2Gray); // 中值滤波去噪 Mat blurred = new Mat(); CvInvoke.MedianBlur(gray, blurred, 5); // 局部自适应阈值二值化 Mat binary = new Mat(); CvInvoke.AdaptiveThreshold(blurred, binary, 255, AdaptiveThresholdType.GaussianC, ThresholdType.Binary, 131, 5); ``` 上述代码展示了如何在VisionPro中借助Emgu.CV库实现局部自适应阈值处理，从而提升图像分割的效果。 ---
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