开运算就是先进行腐蚀然后进行膨胀，这样操作后可以使得原本连接在一起的区域，变成了不连通的区域。主要针对细小的突起、细的连接线、图像中的弯口、孤立的小块或齿状物体的效果明显

根据Kittler算法和Bernsen算法提出一种新的二值化算法,该算法能够保证二维条码对实时性和效果的要求。以Data Matrix二维条码为例,首先根据Kittler算法找到图像发生光照不均的区域,然后改进 Bernsen算法的处理过程、调整参数、削弱原算法的伪影问题,并用改进后的算法处理图像光照不均的部分。实验结果表明该算法具有良好的稳定性和自适应性,可以明显提高二维条码的二值化效果和识别率。

可以对导入图像进行二值化处理，可以获取图片的信息。

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图像二值化的代码，可直接运行，无需修改。使用大津法Otsu对图像进行二值化。可设置输出图像为1位图像

matlab图形图像二值化代码 PandaHeadMemeGenerator 描述 使用 MATLAB 实现从您自己的面部照片中自动生成熊猫头表情包。 特征 旋转照片直到可以识别出人脸。 人脸识别后分别识别眼睛、鼻子和嘴巴。 显示每一步的所有识别结果，让您选择正确的。 如果面部对称轴不垂直，计算其角度并稍微旋转照片以提高面部识别的准确性。 为了获得面部表情的最佳二值化，可以手动调整参数。 灰色风格，4级灰度（像素风格）或二值化风格（黑白）可以通过使用可选参数“模式”（见用法）来选择。 最多可以在 PandaHead 下方添加两行文字，使其成为最终的表情包。 要求 用法 函数 PandaHeadGenerator.m input_image：将生成模因的面部照片的文件名及其关联路径。 它将由“ imread ”加载，因此支持常见的图片格式。 例如，“ E:\folder_one\kid.jpg ”。 此外，高分辨率图片是首选。 input_template：熊猫头模板的文件名及其关联路径。 它可以在这里下载： output_image：生成的 PandaHead 模因的文件名。 其文件扩

在指纹识别算法中，由于现有指纹采集设备的不完善性，均需对采集的图像进行二值化处理，这个过程是相对难突破的一个不可或缺的重要环节。二值化是将含有噪声的灰度图像处理成适于特征提取的二值图像，其处理结果的好坏直接影响着整个识别系统的性能。 　　二值化指纹图像就是将图像上的点的灰度值置成0或255，即通过阈值使白色的谷线区域灰度都达到255，黑色的脊线区域灰度都达到0，由此使指纹纹线对象成为黑白两色图像。二值化主要有全局阈值法、局部阈值自适应算法和基于方向信息的二值化方法。全局阈值是在整幅图像内采用固定的阈值分割图像，经典的方法是以灰度直方图为处理对象，但由于单一的阈值会造成特征点的丢失，因此该方法

vb.net 写的图像的各类二值化方法，包括灰度平均值、黄式模糊阈值、谷底最小值、双峰平均值、百分比阈值、迭代阈值法、大津法、一维最大熵、动能保持等二值化方法

自己写的二值化小程序，具有自适应性，希望对大家有帮助

使用opencv,用c++实现OTSU算法，最大类方差法也是常见的一种数字图像处理方式，可以在此基础上修改代码。