图像分辨率2048*2048，最小元素间隔两个像素

内有下载链接 图像识别：图像的灰度化和二值化，图像识别：图像的灰度化和二值化

Pytorch实现 做出重要的事情。 命令 火车模型 在config.yaml中修改一些配置 make train 测试模型 make test-all 评估模型 有关评估指标，请参阅存储库 # iou-based Pascal make ioueval # overlap-based DetEval make deteval 历史记录（在TotalText数据集上） 火车数据 测试数据 测试数据集（TotalText） 热图 多边形 旋转矩形 文本行检测（在CTW1500数据集上训练的模型） 图像原点 检测到文字行 全流水线 在MJSynth和SynthText数据集上训练了识别模型 指标评估（DetEval-P / R / HMean） # for TotalText dataset make deteval 方法 图片大小 初始化 脱粒 脱粒 松开比

实现了图片的多种处理，包括平滑，膨胀，腐蚀，旋转放大缩小，二值化，边缘检测，轮廓检测等，全面，易懂。运用opencv实现，代码为c++。

判断指纹脊线方向，利用方向信息对指纹图像二值化

代码实现大津法算法(OSTU),可以实现对灰度图的二值化(黑白图像)

很值得学习的3个方向gabor滤波完整C#代码

自适应二值化，能有效克服光照不均干扰 opencv 基于vs2010

QT4.3.0+OpenCV5.12.2实现拍照功能+曝光调整+视频灰度处理+视频二值化处理源码源码

wine_reviewer：使用机器学习基于二值化的品尝笔记来预测葡萄酒评论分数