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opencv-ostu
- 基于OPENcv大津阈值分割运动目标检测方法的源代码- the code of otsu for moving goal detection based on opencv
Otsu
- 基于opencv的，使用Otsu方法对灰度图像进行自适应二值化-using Otsu method to binary the gray image adaptively based on opencv
Otsu
- 最大类间方差法实现二值化，基于VC++平台的图像处理基本方法，使用OPENCV进行数据操作-The maximum between-class variance method to achieve binarization, VC++ platform-based image processing of the basic method of use OPENCV data manipulation
kittler
- 使用Kittler方法进行的图像二值化源码，这是区别于Otsu的另一类全局二值化方法，使用Opencv进行图像数据保存-Kittler method of image binarization source, which is different from other global binarization method of Otsu, Opencv image data saved
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