该部分的学习内容是对经典的阈值分割算法进行回顾，图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。
otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）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。
图像分割就是将图像划分为若干个互不相交的小区域的过程，所谓小区域是某种意义下具有共同属性的像素的连通集合。 基于阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的变换： 其中，T为阈值，对于物体的图像元素g
图像对应方向的投影，就是在该方向取一条直线，统计垂直于该直线（轴）的图像上的像素的黑点数量，累加求和作为该轴该位置的值；基于图像投影的切割就是将图像映射成这种特征后，基于这种特征判定图像的切割位置（坐标），用这个坐标来切割原图像，得到目标图像。
ImageJ中图像二值化方法介绍 概述 二值图像分析在对象识别与模式匹配中有重要作用，同时也在机器人视觉中也是图像处理的关键步骤，选择不同图像二值化方法得到的结果也不尽相同。本文介绍超过十种以上的基于
图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。
常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：
固定阈值分割很直接，一句话说就是像素点值大于阈值变成一类值，小于阈值变成另一类值。
手背静脉识别技术作为一种全新的特征识别技术，相比于传统的生物识别技术（如指纹识别）具有许多明显的优势，然而对于该技术的研究尚处于刚刚起步阶段，使用计算机来直接进行静脉识别与身份匹配仍然较为困难，为了方便后续特征识别，提高静脉识别的准确度和优越性，有必要对获取的静脉图像进行一系列处理，得到静脉的骨架结构。 题目主要要求为： 1.对采集图像进行背景去除，取得手背部分； 2.计算采集手背的质心并提取手背有效区域； 3.提取手背静脉走势； 4.对提取的静脉进行细化处理，去除毛刺； 5.改进算法，提高程序的通用性和适普性； 6.在图像分割上尝试不同的方法，并比较结果的好坏。
参考文献: 基于迭代(自动阈值)算法的医学图像增强方法 该文献实现了全局和局部的图像分割代码，使用的都是迭代算法，对比下面的结果可以看出，在灰度差异特别大的图像中，局部阈值分割要比全局阈值分割表现更好。[注:我对源码略有修改]
OTSU算法又叫最大类间方差阈值分割算法，也叫大津算法，是在1980年由日本的大津展之提出，是由最小二乘法推导而来，用于一些简单的阈值确定。
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sobel算子是一种常用的边缘检测算法，在各种论文或书籍中，我们常常能看到类似这样的话，被检测的对象存在大量的竖直边，所以可以采用sobel算子来找到第一个水平导数，它可以用来在图像中查找竖直边缘。 它在opencv中的原型如下：
在实际世界中，机器视觉所要识别的目标环境是复杂的颜色多样的，不像我们之前的实验《基于FPGA的数字识别二》中白纸黑字，利用阈值分割就很容易将数字目标和背景分割开来，但是如果我们所要识别的是小车上的车牌（提取整个车牌出来，其他为背景色），阈值分割的方法就不能完成任务，这是我们就可以使用特征颜色提取的办法首先把目标提取出来，为后续的识别做好铺垫。
图像分割（二） 之基于边缘分割 所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合，是图像局部特征不连续的反应，体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下，基于边缘的分割方法是指基于灰度值的边缘检测，它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。 阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异，而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。正是基于这一特性，可以使用微分算子进行边缘检测，即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定百鸟园，具体实现时可以使用图像与模板进行卷积
原图来自于Ihalcon论坛，条条大路通罗马，目前有动态阈值、频域分析等算法思路，都可以尝试，在此提出另一种思路--人为构造光滑的二次区域与原图对比，进行脏污的检测。
cv2.Canny()进行边缘检测，参数2、3表示最低、高阈值，下面来解释下具体原理。
在计算机视觉和图像处理领域，图像数据类型和颜色空间转换是非常重要的概念。Python 提供了强大的库和工具，用于读取、操作和转换图像数据。本文将深入探讨Python中的图像数据类型，以及如何进行常见的颜色空间转换。
图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割，提取特征等的理论、方法和技术。图像处理中，输入的是低质量的图像，输出的是改善质量后的图像。
二进制阈值化 首先设定一条阀值线 如127 大于127的像素点灰度值设为最大（如unit8的格式为255） 小于127的像素点灰度值设为0
我们不考虑镜头的畸变，将相机的成像模型简化为小孔成像模型，则特征点的图像坐标Pf 与其在摄像机坐标系下的三维坐标P 之间的关系可表示为：
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。
基本原理 原始图像f(x,y) 灰度阈值T 阈值运算的二值图像g(x,y) 全局阈值是最简单的图像分割方法。
Watershed Algorithm(分水岭算法)，顾名思义，就是根据分水岭的构成来考虑图像的分割。现实中我们可以或者说可以想象有山有湖的景象，那么那一定是水绕 山，山围水的情形。当然在需要的时候，要人工构筑分水岭，以防集水盆之间的互相穿透。而区分高山（plateaus）与水的界线，以及湖与湖之间的间隔或 都是连通的关系，就是我们可爱的分水岭（watershed）。
算法：截断阈值化处理是将灰度值大于阈值的像素值设定为阈值，小于或等于阈值的像素值保持不变；或将大于阈值的像素值保持不变，小于或等于阈值的像素值设定为阈值，二者只是显示形式不同。截断阈值化处理应用在边缘提取、图像分割、目标识别等领域。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
AI 科技评论按：随着人工智能技术的逐年火热，越来越多的人投入到计算机视觉领域的相关研究中。而图像分割是图像处理中非常重要的一个步骤，它是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提取出感兴趣目标的技术。
在数字图像处理中，图像分割是很关键的一步，当图像质量较好，光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务，但是有些时候会遇到光照不均匀的现象，这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果，本文要介绍的是一种通过分块阈值进行分割的方法。
算法：二值化阈值处理是将原始图像处理为仅有两个值的二值图像。二值化阈值处理是将灰度值大于阈值的像素设为白色（255），小于或等于阈值的像素设为黑色（0）；或将大于阈值的像素设为黑色（0），小于或等于阈值的像素设为白色（255），二者只是显示形式不同。二值化阈值应用在边缘提取、图像分割、目标识别等领域。
算法：超阈值零处理是将图像中大于阈值的像素值设为0（黑色），小于或等于阈值的像素值保持不变。超阈值零处理应用在边缘提取、图像分割、目标识别等领域。
这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展，一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了，但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。因此，该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。 阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。 图像若只有目标和背景两大类，那么只需要选取一个阈值进行分割，此方法成为单阈值分割；但是如果图像中有多个目标需要提取，单一阈值的分割就会出现作物，在这种情况下就需要选取多个阈值将每个目标分隔开，这种分割方法相应的成为多阈值分割。
在滤波、变换、缩放等任务中，图像分割具有重要的意义。图像分割是将不同的对象划分为不同的部分，并将这些区域以明显的颜色或者记号标记出来。图像分割是使用轮廓、边界框等概念进行其他高级计算机视觉任务（例如对象分类和对象检测）的基础。良好的图像分割为我们后续的图像分类以及检测奠定了基础。
OCR，即Optical Character Recognition，光学字符识别，是指通过扫描字符，然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程，对应图形验证码来说，它们都是一些不规则的字符，这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容，我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本，然后将结果提取交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程。
算法：低阈值零处理是将图像中大于阈值的像素值保持不变，小于或等于阈值的像素值设为黑色（0）。低阈值零处理应用在边缘提取、图像分割、目标识别等领域。
游侠网的验证码总体来讲比较简单，字符分割比较清楚。稍微有难度的地方就是处理他的阴影。
本文将利用opencv实现对复杂场景下车道线的实时检测；所使用的图像处理方法主要是在读取图片的基础上，进行多种边缘检测，然后对不同的检测结果进行融合以提取出道路图像，去除其他噪声。然后对提取的连通区域进行判断，找寻最大连通区域最终定为提取的道路。然后根据提取的道路图像，再次利用边缘检测，提取车道线信息，然后利用透视变换将视角变成俯视图，其中透视变换矩阵的四个点由提取道路图像的角点组成。然后对俯视图进行滑动窗口多项式拟合画出车道线，并显示图片和保存成视频！文末附源码。
新建一个项目opencv-0014,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法.这次我们直接在第二个图片上加上一个TrackBar直接显示出来,然后再进行操作,其中定义了一个thresthold_value的值为TrackBar的初始值,然后写了定义一了个TrackbarEvent(int,void*)的事件用于关联Trackbar的,这次我们加载的图片是几何形状的图片
在实际的视觉应用场景中，我们常常会遇到物体/元件的计数问题，而计数时比较常见的情形就是物体相邻或粘连，对相邻或粘连物体的分割将直接影响着最终计数的准确性。后面将分篇介绍粘连物体分割计数的常用方法，包括：
学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] outline 图像二值化 二值图像 图像二值化方法 OpenCV相关API使用 图像二值化 1.二值图像 二值图像就是将灰度图转化成黑白图，没有灰，在一个值之前为黑，之后为白 2.二值化方法 全局阈值 对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化 局部阈值 像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值 3.OpenCV中图像二值化方法 二值化函数threshold 函数原型 关于常见的阈值使用方法如下表 OTSU（最大类间方差
示例效果图 ---- Github项目 1. chestdetect python实现，numpy, skimage, PIL, cv2实现的检测，代码很短，优先加进来试试效果。 2. Lung-Nodule-Detection matlab实现，转成python试验。项目中步骤如下： segmentation: 形态学操作 morphological operation preselection: 用threshold去除血管和大部分非结节部分，减少误判 feature extraction:
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。单色图像的分割算法通常基于灰度值的不连续性和相似性。
这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展，一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了，但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。
[Python]代码 #coding=utf8 """ 大津法阈值分割:A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms 需要PIL库 """ import Image import sys def sigma(im,i,debug =False): """ 阈值为i时,图像im中两组的方差 """ c0_p_num = sum(im.histogram()[:i+1])#灰度<=k的像素个数 c1_p_num =
滞后阈值分割电路设计 滞后阈值需要两个阈值：一种方法是可以根据所要提取的图片，提前定好这两个阈值；另一种方式是采用自动阈值法（如大律法）。这里采用第一种方法。 首先需要对上一步骤的非最大值抑制后的结果
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
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