开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

假定为黑白的图像具有中间值，不能用作二进制掩模

黑白图像的中间值不能用作二进制掩模，因为二进制掩模通常需要明确的二值化图像作为输入。二进制掩模是一种用于图像处理和计算机视觉中的技术，用于选择或排除图像中的特定区域。

二进制掩模通常是一个与原始图像具有相同尺寸的二值图像，其中像素值为0表示该位置的像素应该被排除，像素值为1表示该位置的像素应该被保留。通过将二进制掩模与原始图像进行逐像素的逻辑运算，可以实现对图像的选择性处理。

对于黑白图像的中间值，由于其具有连续的灰度值，无法直接将其用作二进制掩模。相反，可以通过对中间值进行阈值处理，将其转换为二值图像，然后再将其用作二进制掩模。

阈值处理是一种常用的图像处理技术，用于将灰度图像转换为二值图像。通过选择一个合适的阈值，将图像中的像素分为两个类别：低于阈值的像素被设为0，高于阈值的像素被设为1。可以使用各种阈值处理算法，如全局阈值、自适应阈值等。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云图像处理（Image Processing）服务来进行图像处理操作。该服务提供了丰富的图像处理功能，包括阈值处理、二值化、图像滤波等。您可以通过调用相应的API接口来实现对图像的阈值处理，并将处理后的图像用作二进制掩模。

腾讯云图像处理产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/imgpro

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【从零学习OpenCV 4】两图像间的像素操作

经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。

01

人脸识别的可解释性

人脸识别的可解释性是深度学习领域中的一个很大挑战，当前的方法通常缺乏网络比较和量化可解释结果的真相。本文作者定义了一种新的评估方案，称为“修复游戏”，通过生成一个网络注意力图，为量化评价哪些图像区域有助于人脸匹配提供了基本事实。

02

[Python图像处理] 七.图像阈值化处理及民族服饰实验对比

该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。

01

WMHSegmentation2017——MRI白质高信号强度分割挑战赛

今天将分享MRI白质高信号强度分割挑战赛完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。

01

大神带你玩转matlab图像处理(五)

将真彩色图像B转换为灰度图像A。rgb2gray函数通过消除色调和饱和度信息，同时保留亮度，来将B图像转换为灰度图。

01

CVPR 19系列1 | 基于深度树学习的Zero-shot人脸检测识别（文末论文）

【导读】今天我们主要讲解零次学习及深度树学习用于人脸检测识别。今天主要会讲解人脸检测的13种欺骗攻击中的ZSFA（Zero-Shot Face Anti-spoofing）问题，包括打印、重放、3D掩码等，利用新的深度树网络(DTN)，以无监督的方式将欺骗样本划分为语义子组。当数据样本到达、已知或未知攻击时，DTN将其划分到最相似的欺骗集群，并做出二进制决策。最后实验表明，达到了ZSFA多个测试协议的最新水平。

02

英伟达教你用深度学习做图像修复，确定不试一下？

深度学习是人工智能中发展最快的领域之一，被广泛的应用在很多领域，尤其是实时目标检测、图像识别和视频分类。深度学习通常采用卷积神经网络、深度信念网络、循环神经网络等方式实现。

02

CVPR 19系列 | 基于深度树学习的Zero-shot人脸检测识别（文末论文）

【导读】今天我们主要讲解零次学习及深度树学习用于人脸检测识别。今天主要会讲解人脸检测的13种欺骗攻击中的ZSFA（Zero-Shot Face Anti-spoofing）问题，包括打印、重放、3D掩码等，利用新的深度树网络(DTN)，以无监督的方式将欺骗样本划分为语义子组。当数据样本到达、已知或未知攻击时，DTN将其划分到最相似的欺骗集群，并做出二进制决策。最后实验表明，达到了ZSFA多个测试协议的最新水平。

02

ACOUSLIC-AI2024——腹围超声自动测量

在资源匮乏的环境中诊断胎儿生长受限具有挑战性。胎儿生长受限 (FGR) 影响高达 10% 的妊娠，是导致围产期发病率和死亡率的关键因素。FGR 与死产密切相关，还可能导致早产，给母亲带来风险。这种情况通常是由于各种母体、胎儿和胎盘因素阻碍胎儿遗传生长潜力所致。产前超声检查中胎儿腹围 (AC) 的测量是监测胎儿生长的一个关键方面。当小于预期时，这些测量值可以指示 FGR，这种情况与大约 60% 的胎儿死亡有关。FGR 诊断依赖于对胎儿腹围 (AC)、预期胎儿体重或两者的重复测量。这些测量必须至少进行两次，两次测量之间至少间隔两周，才能得出可靠的诊断。此外，AC 测量值低于第三个百分位数本身就足以诊断 FGR。然而，由于超声检查设备成本高昂且缺乏训练有素的超声检查人员，对 AC 测量至关重要的生物识别产科超声的常规实践在资源匮乏的环境中受到限制。

01

ACOUSLIC-AI2024——腹围超声自动测量验证集结果

在资源匮乏的环境中诊断胎儿生长受限具有挑战性。胎儿生长受限 (FGR) 影响高达 10% 的妊娠，是导致围产期发病率和死亡率的关键因素。FGR 与死产密切相关，还可能导致早产，给母亲带来风险。这种情况通常是由于各种母体、胎儿和胎盘因素阻碍胎儿遗传生长潜力所致。产前超声检查中胎儿腹围 (AC) 的测量是监测胎儿生长的一个关键方面。当小于预期时，这些测量值可以指示 FGR，这种情况与大约 60% 的胎儿死亡有关。FGR 诊断依赖于对胎儿腹围 (AC)、预期胎儿体重或两者的重复测量。这些测量必须至少进行两次，两次测量之间至少间隔两周，才能得出可靠的诊断。此外，AC 测量值低于第三个百分位数本身就足以诊断 FGR。然而，由于超声检查设备成本高昂且缺乏训练有素的超声检查人员，对 AC 测量至关重要的生物识别产科超声的常规实践在资源匮乏的环境中受到限制。

01

Unsupervised Attention-guided Image-to-Image Translation

这是NeurIPS 2018一篇图像翻译的文章。目前的无监督图像到图像的翻译技术很难在不改变背景或场景中多个对象交互方式的情况下将注意力集中在改变的对象上去。这篇文章的解决思路是使用注意力导向来进行图像翻译。下面是这篇文章的结果图：

03

Double DIP —— 一种无监督层图像分割 AI 技术

AI 科技评论按：每月《Computer Vision News》都会选择一篇关于计算机视觉领域研究成果的论文进行回顾。今年三月份，他们选择了由 Yossi Gandelsman，Assaf Shocher 和 Michal Irani 三位学者（下文中所提到的作者，均指以上三位学者）共同完成的关于 Double-DIP 模型的论文，其中详细介绍了基于耦合的深度图像先验网络对单个图像进行无监督层分割这一技术。

03

浅谈彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像区别

彩色图像：每个像素由R、G、B三个分量表示，每个通道取值范围0~255。数据类型一般为8位无符号整形。

01

图像位平面分解

算法：位平面分解图像是将灰度图像中处于同一比特位上的二进制像素值进行组合，得到一幅二进制值图像，该图像被称为灰度图像的一个位平面。

03

【java实现网址转换为二维码】「建议收藏」

我们可以实现图片二维码转换为网址，或者将网址转换为伪二维码（与普通二维码有区别，因为没有定位点，转换成的二维码只包含信息）。

02

机器学习笔记之机器学习中常见的9种距离度量方法

在本文中，数据科学家 Maarten Grootendorst 向我们介绍了 9 种距离度量方法，其中包括欧氏距离、余弦相似度等。

01

Mask R-CNN

我们提出了一个概念简单、灵活和通用的目标实例分割框架。我们的方法有效地检测图像中的目标，同时为每个实例生成高质量的分割掩码。该方法称为Mask R-CNN，通过添加一个分支来预测一个目标掩码，与现有的用于边界框识别的分支并行，从而扩展了Faster R-CNN。Mask R-CNN训练简单，只增加了一个小开销到Faster R-CNN，运行在5帧每秒。此外，Mask R-CNN很容易推广到其他任务，例如，允许我们在相同的框架下估计人类的姿态。我们展示了COCO套件中所有三个方面的顶级结果，包括实例分割、边界框目标检测和人员关键点检测。没有花哨的修饰，Mask R-CNN在每个任务上都比所有现有的单模型条目表现得更好，包括COCO 2016挑战赛冠军。我们希望我们的简单而有效的方法将作为一个坚实的baseline，并有助于简化未来在实例级识别方面的研究。

02

编码原理（六）--熵编码--CABAC

CABAC编码的目的是从概率的角度再做一次压缩，编码的过程主要分为二值化，上下文建模，二进制算术编码。

02

几种常见计算机图像处理操作的原理及canvas实现

即使没有计算机图形学基础知识的读者也完全不用担心您是否适合阅读此文，本文的性质属于科普文章，将为您揭开诸如Photoshop、Fireworks、GIMP等软件的图像处理操作的神秘面纱。之前您也许对这些处理技术感到惊奇和迷惑，但笔者相信您读完本文后会豁然开朗。本文主要介绍几种常见计算机图像处理操作的原理，为了操作简便和保证平台兼容性，采用HTML5的canvas作为代码实现样例，当然您也可以使用Qt、VisualStudio系列、Java等进行实现且可以利用多线程和GPU编程技术提高大像素文件的处理效率。本文的原理部分适合所有层面的读者，代码实现部分需要读者对小学数学的加减乘除运算有一定了解（其实写一些基础性代码不就是小学数学这种层次的事吗？非专业读者完全不用怕！笔者就是在作为计算机白痴的小学生时期就开始写程序的）。

01

ov7725摄像头人脸识别_ov7725摄像头

黑白图片、灰度图片、彩色图片。不同的图片的格式类型主要的不同点在每个像素点需要几位的二位数来表示。黑白图片每个像素不是0就是1,0代表黑颜色，1代表白颜色。灰度图像每个像素需要一个字节表示（8位二进制）每个像素可以量化的级别是0-255，彩色最常见的是RGB彩色图片，每个图片的像素需要两个字节（16位二进制）。

02

漫谈计算机与程序是怎样跑起来的

0 布尔代数只需要使用一些简单的运算规则和两个符号，如二进制的0或1。布尔代数是英国人布尔（Boole）于1847年提出来的，是数学和逻辑学的结合。

04

使用预先训练的扩散模型进行图像合成

文本到图像的扩散模型在生成符合自然语言描述提示的逼真图像方面取得了惊人的性能。开源预训练模型（例如稳定扩散）的发布有助于这些技术的民主化。预先训练的扩散模型允许任何人创建令人惊叹的图像，而不需要大量的计算能力或长时间的训练过程。

03

opencv-阈值处理

大家好，又见面了，我是全栈君。从原理：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/threshold/threshold.html

02

CV学习笔记(十五):直线检测

在这一篇文章中我们将学习使用OpenCV中的 HoughLines 函数和 HoughLinesP 函数来检测图像中的直线.

01

CV学习笔记(十五):直线检测

在这一篇文章中我们将学习使用OpenCV中的 HoughLines 函数和 HoughLinesP 函数来检测图像中的直线.

02

香港城市大学研发头发合成新框架，手绘草图妙变逼真秀发

现有的解决方案通常需要用户提供的二进制掩码来指定目标发型。这不仅会增加用户的劳动成本，而且也无法捕捉复杂的头发边界。这些解决方案通常通过方向图编码头发结构，然而，这对编码复杂结构并不是很有效。

03

Python图像阈值化处理及算法比对实例解析

图像的二值化或阈值化（Binarization）旨在提取图像中的目标物体，将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T，通过T将图像的像素划分为两类：大于T的像素群和小于T的像素群。

02

理解二进制补码的本质，别再死记硬背了

很容易想到，可以将一个二进制位（bit）专门规定为符号位，它等于0时就表示正数，等于1时就表示负数。比如，在8位机中，规定每个字节的最高位为符号位。那么，+8就是00001000，而-8则是10001000。

04

MySQL中SET类型学习--MySql语法

SET是一个字符串对象，可以有零或多个值，其值来自表创建时规定的允许的一列值。指定包括多个SET成员的SET列值时各成员之间用逗号(‘,’)间隔开。这样SET成员值本身不能包含逗号。

01

关于2的补码

问一个基本的问题。负数在计算机中如何表示？举例来说，+8在计算机中表示为二进制的1000，那么-8怎么表示呢？很容易想到，可以将一个二进制位（bit）专门规定为符号位，它等于0时就表示正数，等于1时就表示负数。比如，在8位机中，规定每个字节的最高位为符号位。那么，+8就是00001000，而-8则是10001000。但是，随便找一本《计算机原理》，都会告诉你，实际上，计算机内部采用2的补码（Two's Complement）表示负数。什么是2的补码？它是一种数值的转换方法，要分二步完成：第一步

03

数据科学通识第一讲：数据

在我们的生活中，数据无处不在。比如银行通过收集客户的受教育程度、经济能力、住房情况等数据，可以开展相应的金融业务和服务。再比如医院的电子病历上，通常包含患者的病程情况、检查检验结果、手术记录等，这些数据可以有效的辅助医生来监控病人的病情。

02

C++ OpenCV基本阈值操作

新建一个项目opencv-0014,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法.这次我们直接在第二个图片上加上一个TrackBar直接显示出来,然后再进行操作,其中定义了一个thresthold_value的值为TrackBar的初始值,然后写了定义一了个TrackbarEvent(int,void*)的事件用于关联Trackbar的,这次我们加载的图片是几何形状的图片

03

[文献阅读]Deep Metric and Hash-Code Learning for Content-Based Retrieval of Remote Sensing Images

春恋慕为进一步探究基于度量学习的深度哈希图像检索方法，阅读IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium会议论文:Deep Metric and Hash-Code Learning for Content-Based Retrieval of Remote Sensing Images。论文题目翻译成中文便是基于深度度量和哈希码学习的遥感图像内容检索。

01

Human vs AI，人类和机器的学习究竟谁更胜一筹？

随着 AI 的不断研究和发展，各类 AI 算法在不同场景中的应用层出不穷，关于 AI 及其在日常任务中支持甚至取代人类工作的能力的讨论无处不在。例如，在自动驾驶领域，尽管在目前的条件下自动汽车还不能完全替代人类，但关于何时能够完全取代人类驾驶员的问题仍然受到了高度关注。从长远来看，使用 AI 替代人类并非不可能，但是这种替代是否能在所有工作场景中实现？

01

opencv 阈值分割的具体使用

二进制阈值化首先设定一条阀值线如127 大于127的像素点灰度值设为最大（如unit8的格式为255）小于127的像素点灰度值设为0

02

C++ OpenCV特征提取之扩展LBP特征提取

前面我们学习了《C++ OpenCV特征提取之基本的LBP特征提取》，用的是基本的LBP特征的提取，这次我们接着上次的代码，来看看扩展的ELBP的特征提取。

03

负数的二进制表示方法「建议收藏」

比如 00000000 00000000 00000000 00000011 是 3的原码。

03

BSC币安链智能合约系统开发Dapp搭建

合约是代码（它的功能）和数据（它的状态）的集合，存在于以太坊区块链的特定地址。合约账户能够在彼此之间传递信息，进行图灵完备的运算。合约依靠被称作以太坊虚拟机(EVM)字节代码（以太坊特有的二进制格式）上的区块链运行。

04

细说10月24号为什么是程序员的节日？

今天是10曰24日，有人把这个日子定为程序员的节日，因为1024这个数字和程序员密切相关。下面我就为大家解密，1024跟程序员有什么关系，程序员写程序又到底是怎么回事。我们所使用的电脑和手机装着各种各样的软件，能帮我们完成各种各样的任务，帮我们工作，供我们娱乐，这部神奇的机器似乎无所不能。但是你关掉显示器，拆开机箱，会发现里面只有密密麻麻的电路，这些电路以一种神奇的方式运转，帮我们完成我们想要做的事情。就拿机箱中最主要的部件CPU来说，他其实是由无数个逻辑开关组成，每个开关只能表示两种值0和1

04

二维码的秘密（生成原理）

这里所说的二维码默认指的就是我们经常用到的微信二维码这样方形格式的，二维码的英文全称是 Quick Response Code，快速响应矩阵图码。

01

ED-NeRF:基于隐空间NeRF的3D场景高效文本引导编辑

近年来，在神经网络中嵌入 3D 图像的神经隐式表示法的发展取得了显著进展。这一进步使得只使用一组有限的训练视角就能从各个角度渲染图像成为可能。从使用简单的 MLP 网络训练的 NeRF 开始，人们提出了各种基于先进网络架构或改进编码的改进技术。

03

格雷码编码+解码+实现（Python）

01 二值码 02 格雷码编码 2.1 编码优点 2.2 编码生成 2.3 递归生成 2.4 二值码转换 2.5 编码图 03 格雷码投影 3.1 投影图案生成 3.2 DLP投影图像 04 格雷码解码 4.1 全局/局部灰度阈值法 4.2 多幅图像阈值法 4.3 特殊情况 05 参考文献

01

格雷码编码+解码+实现（Python）

01 二值码 02 格雷码编码 2.1 编码优点 2.2 编码生成 2.3 递归生成 2.4 二值码转换 2.5 编码图 03 格雷码投影 3.1 投影图案生成 3.2 DLP投影图像 04 格雷码解码 4.1 全局/局部灰度阈值法 4.2 多幅图像阈值法 4.3 特殊情况 05 参考文献

02

一文搞懂图像二值化算法

传统的机器视觉通常包括两个步骤：预处理和物体检测。而沟通二者的桥梁则是图像分割（Image Segmentation）[1]。图像分割通过简化或改变图像的表示形式，使得图像更易于分析。

06

基于OpenCV的数字识别系统

2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程，以及有一些有趣的功能，例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。

02

[强基固本-视频压缩] 第九章：上下文自适应二进制算术编码第4部分

在继续探讨标题中提到的上下文自适应这个概念之前，我们需要对熵编码器中的二进制这个概念有一定的了解。第六章给出的编码算法的流程图告诉我们，在熵编码之前，每个块在编码期间做出的所有决策的信息会作为输入传输到熵编码器。这些信息中的大多数的数值是整数，而不是表示为0和1的二进制数。当然了，任何整数都可以用二进制数表示，这些信息会在熵编码前二值化为相应的二进制流。如果直接按照整数对应的二进制数值将其转换为码流，则意味着在二进制消息中遇到0和1的概率将几乎相等，因此算术编码器中的数据压缩比将接近零。换言之，算术编码后编码消息中的比特数将不小于编码器输入处的比特数。正因为如此，HEVC中有一个称为二进制化的特殊过程，它适用于发送到熵编码器输入端的所有数字信息。此过程将把某个图像块进行编码的过程中的所有数值转换为一组二进制比特流。接下来仅针对使用帧内预测编码的特殊情况来详细考虑这种二进制化过程。

01

ANSI编码对照表「建议收藏」

目前计算机中用得最广泛的字符集及其编码，是由美国国家标准局(ANSI)制定的ASCII码（American Standard Code for Information Interchange，美国标准信息交换码），它已被国际标准化组织（ISO）定为国际标准，称为ISO 646标准。适用于所有拉丁文字字母，ASCII码有7位码和8位码两种形式。

02

【玩转 GPU】Stable-Diffusion Inpaint小知识：Masked content的作用

大家在使用stable diffusion webui，通过img2img做Inpaint局部绘制，包括Inpaint、Inpaint sketch、Inpaint upload，会听到很多与蒙版mask相关专业术语。我将会写一系列文档来说明白各个专业术语对应参数的作用。

08

matlab中的imwrite_medfilt2函数

将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。

02

扫描二维码背后的原理和实现

一、引言现在,扫描二维码已经成为我们生活中取款、付款、登录APP等常见操作中必不可少的一环。那么,当我们使用手机扫描二维码时,整个过程发生了什么?本文将从原理到实现两个方面,全面揭开扫描二维码的神秘

04

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭