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本文对全局阈值分割与自适应阈值分割的区别进行了研究。全局阈值保持:定义一个像素值0-65535.扫描图像，使阈值以下的每一个值都保持黑色，否则，将其变为白色。自适应阈值保持:为每个像素定义一个阈值保持，然后确定它是白色还是黑色。编辑：
所以看这张图，N是图像中的像
浏览 6提问于2014-05-28得票数 1
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对于我的主人来说，我正在比较不同的方法来解决一个问题(比如图像分割)。你如何称呼这些经典的或标准的方法？就像那些不依赖于数据却是手工设计的算法。我似乎找不到一个正确的术语。
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
本文提出了一种基于Kittler方法的自动阈值选择算法，该算法利用灰度图像的直方图来确定目标与背景的最佳阈值(类似于在OpenCV中实现的Otsu算法)。现在，要使算法成功，需要在被分析的对象和背景之间进行适当的对比，所以我很难让它处理下面的图像。为了增强图像的对比度，我尝试了不同的对比度拉伸和自适应均衡化，但效果很差。或者，如果有一种不同的分割方法，可以更好地处理这些图像而不是阈值？需要考虑的一个重要细节是，相机是在蓝光下工作的。
浏览 4提问于2022-07-21得票数 0
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我知道一个解决类似问题的算法:我有一个背景视频和一个人走过场景的视频。然后，我可以计算出背景视频中每个像素的平均m矢量，并构造协方差矩阵C。对于实际视频，我提取(x-m)'C(x-m)大于某个阈值的每个像素x。但我想，如果背景的光照稍有变化，这是可行的，但我想它在不同的角度和不同的位移下不能工作，所以我想我需要改进。
浏览 4提问于2012-12-25得票数 0
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下面是一个示例图像的链接：我知道有很多的圆检测算法，但是环境和目标之间的区别太小了。你有什么建议吗，如何分割猪蹄点？或者有没有办法增加他们之间的强度差异？我尝试了许多参数的自适应阈值。结果如下：这是不错的，但图像包含了许多其他黑点。有时斑点区域和物体附近的区域是一样的，这样我以后就分辨不出来了。
浏览 6提问于2015-01-11得票数 3
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我试图提取一个尿液分析条颜色来分析，并需要分割颜色区域，以有一个强有力的解决方案。目前，我使用的是硬编码距离。我已经尝试过使用自适应阈值，如果不检测背景噪声、加入多种颜色或完全没有检测到某些颜色，就无法正确分割颜色。
浏览 1提问于2019-02-04得票数 1
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我需要使用cvAdaptiveThreshold()从下面的车牌(单行车牌和双行车牌)中分割字符。这是对第一幅图像和第二幅图像进行自适应阈值处理的最佳window size。
浏览 3提问于2014-01-29得票数 2
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我尝试过OTSU阈值，因为它是一种自适应阈值，但没有起作用。像颜色分割这样简单的东西是可以研究的。除此之外，还有什么建议吗？
浏览 0提问于2015-05-28得票数 2
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查找手部的边界区域
、、、
我试图得到凸壳(最大的)，在用不同的阈值测试后，我得到了以下结果。在船体伸直的情况下，可以用拇指看到不准确的地方。它必须是弯曲的。我正在尝试找出手的位置，以便识别手所覆盖的区域。
浏览 3提问于2012-10-07得票数 1
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我正在做图像处理，以确定铁粒子是由石英样品组成，为了做到这一点，我必须识别黑点，在浅灰背景。我建立了一个java程序来完成这个任务。然而，该程序没有识别图像中的黑点。请帮帮我。
/* * To change this template file, choose Tools | Templates */
package imageprocessing
浏览 3提问于2016-08-20得票数 0
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我有两个相关的问题：
目标HSV值: 15，37，51
inRange是一个简单的逐像素滤波器.它不动态改变阈值条件。是否有与自适应阈值或Otsu阈值等效的颜色？还是一种能够利用目标和背景的先验HSV
浏览 2提问于2014-10-31得票数 3
我已经为给定的图像实现了分割，但图像可能会根据不同的颜色而不同。如果前景只包含中空圆/实心圆，我如何将背景与前景分开。我的目标是根据图像的颜色自动找到阈值。
浏览 4提问于2017-02-21得票数 0
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自适应门限后的断线轮廓
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我想自适应地阈值这个图像，使用findContours()从OpenCV找到外部边框。由于通常的原因，我使用自适应阈值:全局阈值，即使采用Otsu的方法，也不能充分补偿图像不同部分之间的亮度差异。不幸的是，自适应阈值处理会在一些有粗网格的交叉口造成断点。当然，这使得自适应阈值对于在这些类型的图像中寻找轮廓毫无用处。然而，与Canny等其他算法相比，它在处理连通边缘方面仍然要好得多。通过手动填充图像中的所有
浏览 7提问于2013-08-14得票数 2
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我目前正致力于实现一个名为Bradley Adaptive Thresholding的阈值化算法。
下面是我在Python中的源代码部分，我在这里运行算法并保存图像。
浏览 0提问于2015-04-07得票数 12
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我试图从一组图像中分割出蓝色分量。在大多数蓝色分量分布较大的图像中，otsu阈值图像工作得很好。然而，对于蓝色分量最小的图像，结果并不好，似乎包括了不相关的部分。示例如下： ? 有没有办法改进otsu阈值，以便只分割相关部分，而不一定使其他图像受损？ 我已经尝试了全局阈值和自适应阈值，但otsu特别捕获了更好的阈值，但是包含了不必要的细节。
浏览 35提问于2021-04-09得票数 1
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如何实现彩色自适应阈值滤波
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我正在寻找一种类似的自适应阈值化算法，但这保留了颜色。我试着拍一张这样的照片：让它看起来像这样：如果有关系的话，我在ios工作。
浏览 3提问于2015-01-29得票数 4
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从颗粒图像中区分有缺陷的颗粒
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我首先使用HSV空间通过测距分别分割出颗粒，并应用了一些边缘检测算法，如canny，自适应阈值，但我可以找到一个特殊的方法来解决这个问题，因为我最近开始探索，我仍然在探索图像处理的能力。
浏览 25提问于2020-06-18得票数 2
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