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。 ** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...这个也很好理解，只要取一个适当的核的大小w，就可以在每一个局部内取得一个较好的阈值而不去考虑全局的其他像素。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
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。...在这两个峰之间肯定有一个谷，那么我们就可以将阈值设在这里，从而对图像达到一个良好的分割效果。 怎样确定这个阈值呢？OTSU算法说，我们可以求出用这个阈值分割后的两个图像的类间方差。...对于每一个可能的阈值，我们计算并取出类间方差最大的那个像素值，此时这个值就可以较好的对图像进行分割。...算法 １、将灰度值分为0-m，对于0-m的每一个灰度t，将他作为阈值将图像分割为灰度为0-t以及t+1-m这两部分。...３、计算他们的类间方差\delta^2=w_1(u_1-u)^2+w_2(u_2-u)^2=w_1w_2(u_1-u_2)^2 ４、取出类间方差最大时对应的阈值ｔ，这就可以作为我们最终所取的阈值。
本文描述了已经开发的不同的算法来阈值一副图像，然后提出了一种比较合适的算法。这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。...这使得阈值的计算考虑了垂直方向上的信息，产生的结果如图： ? 请注意他对字符的分割的效果。这也是为数不多的保留了PaperWorks下那条水平线的算法之一。
目标 使用固定阈值、自适应阈值和Otsu阈值法"二值化"图像 OpenCV函数：cv2.threshold(), cv2.adaptiveThreshold() 教程 固定阈值分割 固定阈值分割很直接，...自适应阈值 看得出来固定阈值是在整幅图片上应用一个阈值进行分割，_它并不适用于明暗分布不均的图片_。...cv2.adaptiveThreshold()自适应阈值会每次取图片的一小部分计算阈值，这样图片不同区域的阈值就不尽相同。...小结 cv2.threshold()用来进行固定阈值分割。固定阈值不适用于光线不均匀的图片，所以用 cv2.adaptiveThreshold()进行自适应阈值分割。 二值化跟阈值分割并不等同。...练习 Otsu阈值是一种高效的二值化算法，请阅读番外篇：Otsu阈值法 接口文档 cv2.threshold() cv2.adaptiveThreshold() cv2.ThresholdTypes()
imshow("athdMEAN",athdMEAN) cv2.imshow("athdGAUS",athdGAUS) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法...：自适应阈值处理是使用变化的阈值对图像的阈值处理。...自适应阈值处理的方式通过计算每个像素点周围临近区域的加权平均值获得阈值，并使用该阈值对当前像素点进行处理。...与普通的阈值处理方法相比，自适应阈值处理能够更好地处理明暗差异较大的图像，保留更多的图像细节信息。....THRESH_BINARY_INV blockSize表示块大小，通常设置为3，5，7等 C表示常量 注意：自适应阈值等于每个像素由参数blockSize所指定邻域的加权平均值减去常量C。
test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) h, w = src.shape[:2] # 自动阈值分割
具体的公式推导参见冈萨雷斯 《数字图像处理》 Otsu方法又称最大类间方差法，通过把像素分配为两类或多类，计算类间方差，当方差达到最大值时，类分割线（即灰度值）就作为图像分割阈值。...Otsu还有一个重要的性质，即它完全基于对图像直方图进行计算，这也使他成为最常用的阈值处理算法之一。...算法步骤如下： Otsu只有在直方图呈现双峰的时候才会有一个很好的效果，在直方图单峰或多峰的情况下效果不是很好，那就需要通过实际情况来选取其他的方法来得到预期的分割效果。...代码如下； //返回阈值的大津阈值法 double Otsu_threshold(const cv::Mat& InputImage) { cv::Mat SrcImage = InputImage.clone...<< thres1 << " my = " << thres2; cv::waitKey(0); return 0; } 处理结果： ---- 与本博文有关的其他博文： mask_otsu <em>自适应</em><em>阈值</em>
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img_path = '...
许多机器视觉算法都只针对：由单个物体的表面所生成的图像。如果一个物体表面的图像没有覆盖整个视野，那么，我们必须想办法找出：相应的物体表面所对应的图像区域。...阈值 为了将一张灰度图变成一张二值图，我们需要设定一个阈值。我们希望找到一种自动方法，对于各种不同情况（例如：不同的光照情况，或者，不同的物体表面反射性质），它都能够自适应地进行处理。...我们可以根据：灰度值低于某一阈值的图像单元的数目与图像单元总数的比值，来确定阈值。注意：现在，我们无法利用：根据（经过阈值化处理所得到的）二值图计算出来的面积信息。...在图像分割中，由于噪声的影响，无可避免地，一些像素点会被分错类。除了边缘附近，大部分这样的“错误”（即：像素点的错分）都是孤立的，这种“错误”被称为：椒盐噪声。...但是，这仍然无法保障取得好的分割结果。
阈值分割 像素图 原始图像像素图 见下面 红色线：标注一条阈值线 ?...截断阈值化 首先选定一个阀值，大于该阈值的像素点呗设定为该阈值，小于该阈值的不变 如：阈值127，大于127的像素点值为127；小于127的不变 ?...反阈值化为0 先选定一个阈值，然后做如下处理： 大于等于该阈值的像素点变为0， 小于该阈值的像素点不变。 ?...相同 dst:处理结果的图像 src:原始图像 thresh:阈值，阈值线，对应上文的红线 maxval:最大值,阈值分割后指定的最大值，有1和255。...到此这篇关于opencv 阈值分割的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关opencv 阈值分割内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
OpenCV 入门教程：自适应阈值处理 导语 自适应阈值处理是图像处理中常用的技术之一，它能够根据图像的局部特征自动调整阈值，从而提高图像的处理效果。...在 OpenCV 中，自适应阈值处理可以有效处理光照不均匀、背景复杂等情况下的图像。本文将以自适应阈值处理为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行自适应阈值处理的基本步骤和实例。...❤️ ❤️ ❤️ 一、自适应阈值处理 自适应阈值处理使用不同的阈值来处理图像的不同部分，根据图像的局部特征自动调整阈值。...二、示例应用 现在，我们来看一些常见的示例应用，演示自适应阈值处理的操作： 2.1 图像二值化 使用自适应阈值处理可以将图像转换为二值图像，提取感兴趣的目标区域。...祝你在使用 OpenCV 进行自适应阈值处理的过程中取得成功！
，就想能不能做个自适应的阈值，在不影响整体效果的基础上不用手动调参，话不多说，直接开始。...从上图中可以看出，命令行窗口中min和max就是求出的高低阈值，使用Canny边缘检测时直接就按这两个高低阈值处理的。...根据中位数求高低阈值代码 //求自适应阈值的最小和最大值 void CvUtils::GetMatMinMaxThreshold(Mat& img, int& minval, int& maxval,...); //高斯滤波 GaussianBlur(gray, gray, Size(3, 3), 0.5, 0.5); //获取自适应阈值 int minthreshold...max:" << maxthreshold << endl; //Canny边缘提取 Canny(gray, gray, minthreshold, maxthreshold); 这样自适应高低阈值的
plt.imshow(images[i],'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show() 结果图： 2 、自适应阈值...这种情况下我们需要采用自适应阈值。此时的阈值是根据图像上的每一个小区域计算与其对应的阈值。因此在同一幅图像上的不同区域采用的是不同的阈值，从而使我们能在亮度不同的情况下得到更好的结果。...使用下面的代码来展示简单阈值与自适应阈值的差别： import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2...这时要把阈值设为 0。然后算法会找到最优阈值，这个最优阈值就是返回值 retVal。如果不使用 Otsu 二值化，返回的retVal 值与设定的阈值相等。 ...因为是双峰图， Otsu 算法就是要找到一个阈值（t）, 使得同一类加权方差最小，需要满足下列关系式： 其实就是在两个峰之间找到一个阈值 t，将这两个峰分开，并且使每一个峰内的方差最小
[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...w0,w1,new_sigma) return new_sigma def OtsuThreshold(im,debug = False): """ 线性查找最大方差,可以考虑用别的搜索算法...src_file if len(sys.argv)>2: des_file = sys.argv[2] im = Image.open(src_file).convert("L") #大津法找阈值...debug = True threshold,max = OtsuThreshold(im,debug) print threshold,max #根据阈值,分割之 im =
我们要完成一下三个步骤： • 定义兴趣区 • 在ROI中检测轮廓 • 阈值检测轮廓轮廓线 什么是ROI？ 简而言之，我们感兴趣的对象所在的帧内的子区域称为感兴趣区域（ROI）。 我们如何定义ROI？...在输入帧中定义ROI的过程称为ROI分割。 在“ ROI细分”中，（此处）我们选择框架中的特定区域，并以矩形方法提供其尺寸，以便它将在框架上绘制矩形的ROI。 ?...对我而言，在将ROI框架设为阈值后，找到轮廓效果最佳。因此，要找到轮廓，手上的问题是- 什么是阈值？ 阈值不过是图像分割的一种简单形式。这是将灰度或rgb图像转换为二进制图像的过程。例如 ?...（这是二进制阈值帧） 因此，在对rgb帧进行阈值处理后，程序很容易找到轮廓，因为由于ROI中感兴趣对象的颜色将是黑色（在简单的二进制脱粒中）或白色（在如上所述的反向二进制脱粒中），因此分割（将背景与前景即我们的对象分开...在对框架进行阈值处理并检测到轮廓之后，我们应用凸包技术对围绕对象点的紧密拟合凸边界进行设置。实施此步骤后，框架应如下所示- ?
前言 上篇《C++ OpenCV自适应阈值Canny边缘检测》中，使用的求中值的方式来获取自适应阈值，有小伙伴留言说一般用大津法OTSU来求自适应阈值，所以这篇就来说说大津法，及两个效果的对比。...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。 大津法是按图像的灰度特征，把图像分成前景和背景两部分。...因此使用类间方差最大的分割意味着错分概率最小。...原理 对于图像I(x,y)，前景(即目标)和背景的分割阈值记作T， 属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0，其平均灰度μ0； 背景像素点数占整幅图像的比例为ω1，其平均灰度为μ1。...//求自适应阈值的最小和最大值 void CvUtils::GetMatMinMaxThreshold(Mat& img, int& minval, int& maxval, int calctype,
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。 本文记录相关内容。...简介 大津法（OTSU）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，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。...因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。 应用：是求图像全局阈值的最佳方法，应用不言而喻，适用于大部分需要求图像全局阈值的场合。 优点：计算简单快速，不受图像亮度和对比度的影响。...缺点：对图像噪声敏感；只能针对单一目标分割；当目标和背景大小比例悬殊、类间方差函数可能呈现双峰或者多峰，这个时候效果不好。
图像分割（三） 之基于FPGA的局部自适应分割 在前面讲的自适应分割的原理如下: 由公式可以看出，窗口的分割值是对图像进行开窗，并计算窗口内的像素均值和标准差，分割值为像素均值和标准差的加权和。...为了便于理解，不妨假设目前的输入像素值为din，经算法处理后的输出数据为dout， 这样就只需要得到当前数据din，计算当前窗口内均值和方差即可，这样就可以避免开方操作，简化了系统设计。...5) 比较（3）和（4）结果，完成图像分割。 6) 完成行列对齐与边界处理。...根据以上设计步骤，给出FPGA的顶层设计框图如下： 由图可以看出，要完成图像的局部高斯分割工作，需要调用一个均值计算模块mean_2d来计算当前窗口内的像素均值μ。...最后将不等式进行比较，利用比较结果对原图像进行分割即可。
前言 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。...如果对两幅图像直接进行全局阈值可以得到图2和图4的结果，可以看到分割的效果很差，比如第一幅，右上角的光照要强一些，而且右上角的硬币存在一定的反光，灰度值整体偏高，导致最后分割效果很差。...图3 光照不均匀图像2 图4 全局阈值处理结果 分块阈值思路 通过将图像分割成若干块，分别进行阈值分割，可以在一定程度上解决光照或反射造成的不均匀影响。...选择的块要足够小，以便每个块的光照都近似均匀的，这样自动阈值时，在高灰度区域就会用高阈值分割，在低灰度区域就会用低阈值分割。
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
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