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基于opencv2.2的大津法分割
- 基于opencv2.2的大津法分割，大津法是一种自适应的阈值分割方法，应用较广，按灰度特性，将图像分为背景和目标两部分，是二值化的图像。本代码需要先行安装opencv2.2-The Otsu method based opencv2.2 split, Otsu method is an adaptive thresholding method, used widely, according to the gray-scale features, the image is divided into
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
2dOtsu-gradient
- 基于邻域灰度梯度的改进二维OTSU算法：在二维OTSU的方法上进行改进，将纵坐标改用像素点的灰度值与其邻域的平均灰度值的差的绝对值，分割图像。-Neighborhood-based two-dimensional gray-scale gradient improved OTSU algorithm: to improve on the two-dimensional OTSU method, the vertical axis instead of the absolute value of
kuaisuzishiyingyuzhifangfa
- 一种快速图像阈值分割法，不是otsu或迭代法，Wellner 1993快速自适应的图像二值化方法，有具体使用方法，很详细-A fast image thresholding segmentation method, not otsu or iterative methods, Wellner 1993 fast adaptive image binarization method
ostu
- 大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大（何为类间方差？原理中有介绍）。(Otsu method (OTSU) is a set of image binarization threshold segmentation algorithm, proposed by Japanese scholars ohtsu in 1979.
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