搜索资源列表
OTSU方法计算图像二值化的自适应阈值
- OTSU方法计算图像二值化的自适应阈值，OTSU 算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。下面的代码最早由 Ryan Dibble提供，此后经过多人Joerg.Schulenburg, R.Z.Liu 等修改，补正。算法对输入的灰度图像的直方图进行分析，将直方图分成两个部分，使得两部分之间的距离最大。划分点就是求得的阈值。都是老外写的，经典哦。-OTSU images calculated value of the two adaptive threshold,
erzhihua
- 实现图象的二值化处理。为简单起见，这里设定阈值为122，即最大灰度的一半。
image
- 本程序能够实现图像的二值化变换，为简单起见，这里设定阈值为122，即最大灰度的一半。
Touch_exe
- 该软件支持jpg，gif、png图片格式，大致有下列功能： V 0.1 版： 1. 图像放大、缩小、复制、打印、获取当前图像任意位置颜色信息。 2. 显示图像灰度直方图。 3. 灰度统计：图像宽度、高度、最小灰度、最大灰度、灰度均值 Mean、灰度方差 Variance、标准差、偏态 Skewness、峰度系数 Kurtosis、熵 (Entropy)。 4. RGB三原色分离、RGB图转灰度图、灰度均衡、图像可调阈值二值化、图像反色。 5. 图像可调阈值边缘检测：Rob
chap3
- ch3_1_1：嵌套使用图像代数函数（§3.1.1） ch3_1_2：两幅图像相加（§3.1.2） ch3_1_3：图像与常数相加（§3.1.2） ch3_1_4：两幅图像相减（§3.1.3） ch3_1_5：两幅图像相乘（§3.1.4） ch3_1_6：图像除以常数(两幅图像相除)（§3.1.5） ch3_2_1：图像缩放（§3.2.2） ch3_2_2：图像旋转（§3.2.3） ch3_2_3：图像剪切（§3.2.4） ch3_2_4：生成和应用仿射变换（
234
- 将256*256位图二值化，这里设定的阈值为122，为最大灰度的一半
color_processing--VC
- 用VC编写的彩色图像处理程序，实现了：提取图像中平均、最大、最小灰度，在此基础上可以对图像二值化；可以进行图像边缘提取（有laplace1、laplace2、Robot的提取方法） ；对图像进行卷积滤波（高能滤波，水平、垂直、双向增强，低通滤波）；实现的图像的：锐化、浮雕、反相、平滑化、霓虹、马赛克、柔化、曝光过度，扩散处理。是学习VC彩图处理不可多得的代码。
ToBlack
- 灰度图二值化处理，为简单起见，这里设定阈值为122，即最大灰度的一半。-Two grayscale value of treatment, for simplicity, here set the threshold for the 122, that is, half of the largest gray.
H_th
- 自已编写的求二值化阈值的函数.用5*5模板求局部灰值的平方各,然后求3*3邻域内的灰度熵,通过求熵的最大值对应的灰度值,来求阈值.-Prepared for their own binary threshold function. 5* 5 template partial gray value for each square, and then for 3* 3 gray neighborhood entropy, by seeking the maximum entropy of the g
OTSU1Dmy
- 灰度图像二值化分割，一维大津法或称为一维最大类间方差法-1D Maximum Between-Cluster
OTSU
- OTSU方法计算图像二值化的自适应阈值,算法对输入的灰度图像的直方图进行分析，将直方图分成两个部分，使得两部分之间的距离最大。划分点就是求得的阈值。 -OTSU method of adaptive image binarization threshold, the algorithm of the input histogram analysis of gray image, the histogram is divided into two parts, making the maxim
depthofimagegenerati
- OTSU方法计算图像二值化的自适应阈值，OTSU 算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。下面的代码最早由 Ryan Dibble提供，此后经过多人Joerg.Schulenburg, R.Z.Liu 等修改，补正。算法对输入的灰度图像的直方图进行分析，将直方图分成两个部分，使得两部分之间的距离最大。划分点就是求得的阈值。都是老外写的，经典哦。-OTSU method of adaptive image binarization threshold, OTSU
Binarization-Transformation
- 图像处理源程序，实现二值化变换，经一幅图像灰度化后，变成二值化图像，包括大津法、最大类间方差法、一般阈值法、及文本识别最有用的Niblack法-Image processing program and realized binarization transformation, after by a gray-scale image into binary image, including the Otsu method, Otsu method, the general threshold, a
gray
- 用于图像灰度转化，分别有最大值法灰度化，平均值法灰度化，加权平均法灰度化。-For grayscale conversion, respectively, maximum method graying, graying average method, the weighted average method grayscale.
huidu
- 对图像进行灰度化，分量法 最大值 加权平均值-On gray-scale image, the maximum weighted average of the component method
My_program1
- 三种方法进行彩色图像灰度化处理，包括平均值法、加权平均法以及最大值法。-Three methods of color gray image processing, including the average method, the weighted average method and maximum method.
xiangsuyuzhicaijian2
- 能够根据设定的比例参数裁去直方图中灰度值最小和最大的一部分像素值，然后将灰度值归一化，（后期处理可以自行将灰度值拉伸至需要的动态范围）能够提升图像的对比度。-Parameter setting can be cut according to the proportion of gray value histogram to the minimum and maximum portion of the pixel value, and then the gray value normalizati
huidu
- 图像灰度化三种方法，平均值法，最大值法，加权平均法- U56FE u50CF u7070 u5EA0 u5316 u53E u7R09 u7R5
entropy_1D
- 计算达到图像最大熵的灰度阈值，对图像进行二值化分割(Maximum entropy method for image segmentation)
Otsu方法
- opencv做的otsu方法,一、Otsu算法原理 Otsu算法（大津法或最大类间方差法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分。 所以可以在二值化的时候采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响。因此，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。 设t为设定的阈值。(otsu made