这是一款实现图像的灰度二值化处理功能源码，该源码主要是利用opencv2.framework进行图像的灰度二值化处理，可以对图像的某个特定矩形区域进行二值化处理，效果如图所示，上方图片是原图，下方是对上方的图片的某个矩形区域进行灰度图二值化处理的效果等。

C语言实现的图像灰度化二值化源代码，不依赖任何第三方库，不使用OPENCV，纯C实现！方便初学者一学即会！

主要为大家详细介绍了OpenCV实现二值图像的边缘光滑处理，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

阿达·本 与论文工作相关的代码： “ AdaBnn：经过自适应结构学习训练的二值化神经网络” 该存储库当前包含两个协作笔记本： 带有实验性质的基于Keras实施AdaNet算法提出的由该文件实验“ ”在，对于学习神经网络结构为子网的集合。 此外，AdaBnn表示为对AdaNet的修改，它对运行时间施加了二进制约束，以尝试在时间方面提高性能，并且是一种基于“的正则化方式”。 “。 另外，包含的单独代码包含Adanet和AdaBnn实现及其文档。 一些发现 根据笔记本中提供的实验： 在自适应结构学习的情况下，对网络权重进行二值化具有类似的效果，即遗传算法中的突变率很高，在迭代之间很难遵循学习模式，在T迭代中不保持增量性能。 Adam优化在大多数情况下更适合于此类AdaBnn结构，并且迭代次数更少（本文中的T参数）。 目前，对AdaNet进行二值化处理并没有太大的改进，但它可能是为权重/激活添加约束作为自适应结构学习的正则化方法的起点。 进一步的工作 进一步的工作可能包括将二值化过程作为卷积子网的一部分，这是（M Courbariaux，2016）的最初建议。 例 导入依赖关

该算法可以对输入的图像进行二值化处理，并将处理后的图像输出

一个很好的关于图像处理的全局阈值图像二值化的MATLAB程序，真实可以用

以二值图像为水印信息，以音频数据为嵌入对象的音频水印系统，源码+论文稿 本文以二值图像为水印信息，以音频数据为嵌入对象，在分析了数字音频水印的特点和声音信号的理论基础上，从提高水印的不可察觉性和鲁棒性出发，对现有的水印算法进行改进，提出了数字音频水印的算法。首先阐述了本课题的研究背景和意义，并介绍了数字水印问题的提出及相关概念、原理与分类。接着，专门针对音频文件，介绍了数字音频水印算法的基本原理、实现的框架、常见的攻击与对策。结合声音的特性以及人耳的听觉特性，在介绍常见音频文件格式的基础上，区分为时域、变换域、压缩域，从不同的领域分别介绍现有的数字音频水印技术特点，并进行一定的分析与评价。

利用opencv函数库将选取图片二值化，配合进度条进行调节

飞思卡尔赛车用的二值化摄像头驱动，官方都使用高端的芯片驱动，而且用了DMA，复杂得很，这个程序只用了简单的中断就完成了数据的读取

阈值的选取问题是图像二值化的过程中的一个关键问题，现有的方法主要是利用 Otsu 算法对分割阈 值从 0～255 的所有灰度值依次遍历，没有考虑视频两帧图像间的相关性。本文利用帧间相关性给出了一个 阈值选取算法，该算法在保存上一帧阈值的基础上，运用模拟退火算法对本帧阈值进行一种智能搜索，优化 了搜索策略，提高了运行效率。实验表明，该算法提高了阈值选取的效率。