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OpenCV图像处理(十二)---图像阈值化

前言 在上期的文章中，我们简要学习了有关图像梯度的知识，中间用数学知识进行了解读，最后用一句话进行了概括，今天，我们将继续学习图像的有关知识--图像阈值化（二值化）。...一、图像阈值化 图像阈值化(也叫二值化)，就是将图像上每一个像素点的像素值设置为一个定值，一般为0（黑色）或者白色（255），最后整个图像将会表现出出黑和白的观察效果。 　　...通常情况下，一幅图像糊了包含目标物体、还会包含背景和各种噪声（阈值化后噪声可能就是一些小白点），想要得到目标物体，常用的方法就是设定一个阈值，用阈值将图像的像素分割成两部分：大于阈值的像素和小于T的像素...第二个参数 x : 阈值大小（超过或低于这个大小都会被处理）。...大于阈值的部分变为0，其余部分不变 附上一张图片，以便观察： 其中dst表示目标图像，src表示原始图像，将原始图像的单个像素与阈值作比较，超过限定的原始原始像素变为相应的最大值或0（也就是目标像素是0

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    opencv(4.5.3)-python(十二)--图像阈值处理

    翻译及二次校对：cvtutorials.com 目标 • 在本教程中，你将学习简单的阈值处理、自适应阈值处理和Otsu阈值处理。...简单的阈值处理 对于每个像素，应用相同的阈值。如果像素的值小于阈值，它就被设置为0，否则就被设置为一个最大值。函数cv.threshold被用来应用阈值化。第一个参数是源图像，它应该是一个灰度图像。...自适应阈值处理 在上一节中，我们使用一个全局值作为阈值。但这可能不是在所有情况下都好，例如，如果一幅图像在不同区域有不同的光照条件。在这种情况下，自适应阈值处理可以提供帮助。...阈值可以任意选择。然后，该算法找到最佳的阈值，并作为第一个输出返回。 请看下面的例子。输入的图像是一个有噪声的图像。在第一种情况下，全局阈值为127的阈值被应用。...在第二种情况下，直接应用Otsu的阈值处理。在第三种情况下，首先用5x5高斯核过滤图像以去除噪声，然后应用Otsu的阈值。看看噪声过滤是如何改善结果的。

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    数字图像处理笔记——阈值（Thresholding）

    阈值 我们将图像分块最简单的方法就是设定一个阈值对图像进行二值化处理，那么这个阈值我们应该如何选择呢 对于图像的直方图存在明显边界的图像，我们可以很容易找到这个阈值，但是如果图像直方图分界不明显，那么这个阈值的寻找将变得十分困难...因此我们存在全局阈值与局部阈值两种 全局阈值 全局阈值就是在整幅图像中我们只有一个阈值来对图像进行二值化，但是其存在其局限性，例如图像中存在高斯噪声的情况下，我们无法找到一个很好的阈值将图像的边界分开...另外如果图像的边界是在局部对比下出现的，即不同位置阈值不同，那么全局阈值的效果也非常不好 我们先不管全局阈值的缺点，我们来看看我们如何通过计算来获得这个全局阈值T呢？...它的原理就是将图像分块，对于不同的部分应用不同的阈值，在matlab中我们有blockproc这个函数来实现这个过程 我们看到相比于之前，效果确实有很大的提升，但是缺点也特别明显，就是图像会出现分块化...因此块的选择是十分重要的 更好的方式是我们在每个像素周围的一个区域内来计算阈值，根据这个块内的均值方差来计算这个像素的值是1还是0 RGB图阈值 除了将阈值在灰度图上应用，我们还可以将其应用在RGB

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    图像处理在工程中的应用

    传感器 图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用，例如：图像处理是机器视觉的基础，能够提高人机交互的效率，扩宽机器人的使用范围；在科研方面，相关学者把图像处理与分子动力学相结合，实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测...，具体见深度学习在断裂力学中的应用，以此为契机，偷偷学习一波图像处理相关的技术，近期终于完成了相关程序的调试，还是很不错的，~ 程序主要的功能如下：1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集；2、对卷积网络进行训练...附录：补充材料 1、图像抓取：安装OpenCV、Python PIL等库函数，实现图片的显示、保存、裁剪、合成以及滤波等功能，实验中采集的训练样本主要包含五类，每类200张，共1000张，图像的像素为440...0，表示打开笔记本的内置摄像头，参数是视频文件路径则打开视频，如cap = cv2.VideoCapture(".....近些年来，随着计算机技术的发展，各类图像处理算法应运而生，使得准确识别人体手势成为了可能，大大缩减了人与机器的距离。

    2.3K30

    七.图像阈值化处理及民族服饰实验对比

    图像分类、目标检测应用。...灰度转换处理后的图像中，每个像素都只有一个灰度值，其大小表示明暗程度。...二值化处理可以将图像中的像素划分为两类颜色，常用的二值化算法如公式1所示： 当灰度Gray小于阈值T时，其像素设置为0，表示黑色；当灰度Gray大于或等于阈值T时，其Y值为255，表示白色。...二值化处理广泛应用于各行各业，比如生物学中的细胞图分割、交通领域的车牌设别等。在文化应用领域中，通过二值化处理将所需民族文物图像转换为黑白两色图，从而为后面的图像识别提供更好的支撑作用。...截断阈值化 该方法需选定一个阈值，图像中大于该阈值的像素点被设定为该阈值，小于该阈值的保持不变，如127。

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    OpenCV图像处理专栏十一 | IEEE Xplore 2015的图像白平衡处理之动态阈值法

    算法介绍 这是OpenCV图像处理专栏的第十一篇文章，之前介绍过两种处理白平衡的算法，分别为灰度世界算法和完美反射算法。今天来介绍另外一个自动白平衡的算法，即动态阈值法，一个看起来比较厉害的名字。...算法原理 和灰度世界法和完美反射算法类似，动态阈值算法仍然分为两个步骤即白点检测和白点调整，具体如下： 白点检测 1、把尺寸为的原图像从空间转换到空间。 2、把图像分成个块。...5、调整原图像：Ro= R*Rgain; Go= G*Ggain; Bo= B*Bgain; 代码实现 块的大小取了100，没处理长或者宽不够100的结尾部分，这个可以自己添加。...j)[0] = B; dst.at(i, j)[1] = G; dst.at(i, j)[2] = R; } } return dst; } 效果 图像均为算法处理前和处理后的顺序

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    教程 | 如何在Tensorflow.js中处理MNIST图像数据

    选自freeCodeCamp 作者：Kevin Scott 机器之心编译 参与：李诗萌、路 数据清理是数据科学和机器学习中的重要组成部分，本文介绍了如何在 Tensorflow.js（0.11.1）中处理...Image 对象是表示内存中图像的本地 DOM 函数，在图像加载时提供可访问图像属性的回调。...它将图像总数和每张图像的尺寸和通道数量相乘。 我认为 chunkSize 的用处在于防止 UI 一次将太多数据加载到内存中，但并不能 100% 确定。...获取 DOM 外的图像数据 如果你在 DOM 中，使用 DOM 即可，浏览器（通过 canvas）负责确定图像的格式以及将缓冲区数据转换为像素。...当处理其他格式的图像时，则需要自己写解析函数。 有待深入 理解数据操作是用 JavaScript 进行机器学习的重要部分。

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    RenderMonkey在数字图像处理中的应用

    大家可以拿来做图像处理>>这门课的实验, 呵呵, 这样就不用自己去实现框架了, 而且速度也快^_^ 第一步, 这样来创建一个模板程序: 如图 我们先来认识一下左边有些什么: base: 这是一个纹理...(-_-图形学的术语…), 在这里我们就把它当成我们要处理的图像, 注意图像的长宽都是2的n次幂....注意保持名字的一致, 不然程序就找不到要处理的图像啦. float4 ps_main( float2 texCoord : TEXCOORD0 ) : COLOR 所谓的float4就是由4个float...不要问我RGBA是啥, 图像处理时讲的…….. ps_main就是函数名, 括号里是参数 这里的texCoord就是我们要处理的当前像素的坐标值....float4 ps_main( float2 texCoord : TEXCOORD0 ) : COLOR {    //当前像素在图像中的颜色值

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    numpy在数字图像处理中的应用

    本文主要介绍numpy在数字图像处理中的应用,其中包括:矩阵创建、矩阵转换、基本操作、矩阵运算、元素获取、读取显示图像、简单绘图、 文章目录 矩阵创建 矩阵转换 基本操作 矩阵运算 元素获取 读取显示图像...简单绘图 三个重要属性 A.dtype, A.shape, A.ndim 首先写一个读取灰色or彩色图像的函数 def show(img): if img.ndim == 2:...cv.destroyAllWindows() plt.imshow(img) plt.show() 简单绘图 plt.plot(x,y) plt.hist(array) import numpy as np 在矩阵中重要的三个属性..., True, True], [False, True, False]]) E1.flatten() array([1, 1, 1, 9, 8, 6, 1, 5, 2]) 读取显示图像...，来判别是灰色图像还是彩色图像，再进行输出 def show(img): if img.ndim == 2: plt.imshow(img, cmap='gray') else

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    AI技术在图像水印处理中的应用

    写在前面 水印作为一种保护版权的有效方式被广泛地应用于海量的互联网图像，针对水印的各种处理显得越来越重要，比如水印的检测和水印的去除与反去除。...在这里我们和大家分享一下业余期间在水印智能化处理上的一些实践和探索，希望可以帮助大家在更好地做到对他人图像版权保护的同时，也能更好地防止自己的图像被他人滥用。...我们大家在日常生活中如果下载和使用了带有水印的互联网图像，往往既不美观也可能会构成侵权。...为了构建一个有效的水印检测器，我们将图像水印检测问题转化为一种特殊的单目标检测任务，即判断图像中是否有水印这一单目标存在。...全卷积网络的输入是带水印的图像区域，经过多层卷积处理后输出无水印的图像区域，我们希望网络输出的无水印图像能够和原始的无水印图像尽可能的接近。 ?

    1.3K10

    FFmpeg图像处理深度应用

    关于FFmpeg深度学习场景下的应用，目前看来，颇具价值且实用。 1. 契机 首先介绍一下我们的公司，OnVideo是一个音视频在线编辑云平台，上图是制作人员的处理过程中效果预览这个功能的一个展示。...这些功能强大的Filter，在处理音视频的编辑中，例如多轨道叠加或者边缘对齐等需求下，起了非常大的作用。...OpenGL优化：在用FFmpeg做图像移动，放大效果动画，缩小效果动画，旋转效果动画等图像动态效果时，图像会有抖动感；可以在遇到图像抖动情况通过此方式处理。...在FFmpeg的AI框架下，目前还支持了SDR转HDR、去雨点去雾处理以及智能插帧（还在开发中）。 关于Native DNN的支持，主要处理以上几个接口即可。...总结 一个创业团队的初期会按照最简单迅速的方式演进，因此我们团队初期全部使用FFmpeg，在应用过程中，功能快速跑起来时发现了一系列问题，根据经验和团队成员各自擅长的部分进行针对处理，最后在考虑性能时加入了分布式的方法

    2.2K53

    OpenCV图像处理专栏十五 |《一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术》

    前言 对于光照不均匀的图像,用通常的图像分割方法不能取得满意的效果。为了解决这个问题，论文《一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术》提出了一种实用而简便的图像分割方法。...该方法针对图像中不同亮度区域进行亮度补偿,使得整个图像亮度背景趋于一致后,再进行常规的阈值分割。实验结果表明，用该方法能取得良好的分割效果。...关于常规的阈值分割不是我这篇推文关注的，我这里只实现前面光照补偿的部分。算法的原理可以仔细看论文。论文原文见附录。 算法步骤 如果是RGB图需要转化成灰度图。...得到矫正后的图像：。...可以看到经过这个算法处理之后，亮度确实被均衡了一些，从视觉效果上来看还是有作用的。

    1.1K10

    Pandas数据应用：图像处理

    一、引言Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，主要用于处理结构化数据。尽管它并不是专门为图像处理设计的，但在某些情况下，我们可以利用 Pandas 的强大功能来辅助图像处理任务。...图像读取与显示要使用 Pandas 处理图像，首先需要将图像转换为 DataFrame 格式。...基本操作查看图像尺寸：可以通过 shape 属性获取图像的高度、宽度和通道数。选择特定区域：利用 Pandas 的索引功能，可以轻松提取图像中的特定区域。...例如，原始图像数据可能是无符号整数类型（如 uint8），而 Pandas 默认创建的 DataFrame 列可能为浮点型或其他类型。这会导致后续操作出现错误。...当然，在实际项目中，更推荐结合专门的图像处理库（如 OpenCV、scikit-image 等）一起使用，以发挥各自的优势。

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    FFmpeg图像处理深度应用

    关于FFmpeg深度学习场景下的应用，目前看来，颇具价值且实用。 1. 契机 首先介绍一下我们的公司，OnVideo是一个音视频在线编辑云平台，上图是制作人员的处理过程中效果预览这个功能的一个展示。...这些功能强大的Filter，在处理音视频的编辑中，例如多轨道叠加或者边缘对齐等需求下，起了非常大的作用。...OpenGL优化：在用FFmpeg做图像移动，放大效果动画，缩小效果动画，旋转效果动画等图像动态效果时，图像会有抖动感；可以在遇到图像抖动情况通过此方式处理。...在FFmpeg的AI框架下，目前还支持了SDR转HDR、去雨点去雾处理以及智能插帧（还在开发中）。 关于Native DNN的支持，主要处理以上几个接口即可。...总结 一个创业团队的初期会按照最简单迅速的方式演进，因此我们团队初期全部使用FFmpeg，在应用过程中，功能快速跑起来时发现了一系列问题，根据经验和团队成员各自擅长的部分进行针对处理，最后在考虑性能时加入了分布式的方法

    1.8K21

    RenderMonkey在数字图像处理中的应用(续)

    空间域图像处理 在空间域图像处理中, 通常都是基于模板的算法. 即通过当前像素周围像素的颜色值来决定当前像素的颜色值. 下面举例说明: 1....从前边我们知道, 可以用texCoord.x, texCoord.y来表示像素的坐标, 然后用tex2D()函数来查找图像中指定坐标的颜色值....不过要注意, 坐标的单位不是像素, 而是纹理坐票, 每个像素对应这里的图像宽度或高度的倒数....所以, 我们先引入这两个值: 加入完毕后, 左边显示两个float值 好了, 这样一来, Color=(S1+S2+S3+S4)/4中的S1的颜色值就可以这样取到: float4 colorS1 =...-1.0, 0.0, 0, -2.0/3.0, 1.0, 0.0, 0, -2.0/3.0 }; 效果: 有了这些基础, 相信一般的图像处理算法都没什么问题了

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    专栏 | OpenCV图像处理专栏十五 |《一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术》

    前言 对于光照不均匀的图像,用通常的图像分割方法不能取得满意的效果。为了解决这个问题，论文《一种基于亮度均衡的图像阈值分割技术》提出了一种实用而简便的图像分割方法。...该方法针对图像中不同亮度区域进行亮度补偿,使得整个图像亮度背景趋于一致后,再进行常规的阈值分割。实验结果表明，用该方法能取得良好的分割效果。...关于常规的阈值分割不是我这篇推文关注的，我这里只实现前面光照补偿的部分。算法的原理可以仔细看论文。论文原文见附录。 算法步骤 如果是RGB图需要转化成灰度图。...得到矫正后的图像：。...可以看到经过这个算法处理之后，亮度确实被均衡了一些，从视觉效果上来看还是有作用的。

    1.2K10

    卷积神经网络及其在图像处理中的应用

    为了做图像识别，通常需要不止一个的特征映射，因此一个完整的卷积层包含若干个不同的特征映射。下图中是个三个特征映射的例子。 在实际应用中CNN可能使用更多的甚至几十个特征映射。...三，卷积神经网络的应用 3.1 手写数字识别 Michael Nielsen提供了一个关于深度学习和CNN的在线电子书，并且提供了手写数字识别的例子程序，可以在GitHub上下载到。...，包含了整个图像中的更多的全局的信息。...ILSVRC使用了ImageNet中的1000种图像，每一种大约包含1000个图像。...三个2D CNN分别负责对 xy xy, yz yz和 xz xz平面的处理，它们的输出通过一个softmax层连接在一起，产生最终的输出。

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