对图片进行二值化处理，并进行肤色检测。有5种检测方法：HSV颜色空间H范围筛选法、椭圆肤色检测模型、YCrCb颜色空间的Cr分量+Otsu法阈值分割算法、BGR空间的手势识别、Cr，Cb范围筛选法。

灰度图像二值化阈值otsuthreshold（C语言）相当于matlab中threshold函数

文章目录一、rgb空间下的sobel边缘检测（1）代码（2）结果二、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀的sobel边缘检测（1）代码（2）结果三、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀，并进行孔洞填充后的sobel边缘检测（1）代码（2）结果 一、rgb空间下的sobel边缘检测 （1）代码 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 # 此处注意cv2.imread读出来的是bgr格式要转为rgb img = cv2.imread('7.jpg') img = cv2.cvtCol

Matlab完成实时摄像头图像采集，并使用OTSU算法完成自适应二值化，效果很好，实时性较高。

图像二值化的算法代码，里面包含两种算法的源代码，有注释

8.3.2梯度图像二值化 如果用适中的阈值对一幅梯度图像进行二值化，Kirsch的分割法利用了这种现象。 算法步骤 用一个中偏低的灰度阈值对梯度图像进行二值化从而检测出物体和背景，物体与背景被处于阈值之上的边界点带分开。随着阈值逐渐提高，就引起物体和背景的同时增长。当它们接触上而又不至于合并时，可用接触点来定义边界。这是分水岭算法在梯度图像中的应用。

多媒体， Visual Studio 图像显示与处理 ，对图像进行二值化、求边缘、增强等处理 适用于电子信息类，通信工程。

调用外部摄像头进行动态模板匹配及进行阈值调节进行二值化处理！

本人车牌识别项目用到的大津二值化的Python模块实现, 输入二维[0,1.]的浮点灰度图像矩阵, 返回0/1的二值化图像矩阵, 使用掩膜赋值法, 效率较高[pretty good not perfect], 时间复杂度接近于O(1)[得益于Python的矩阵操作优化]

matlab识别英文字母程序 附带图像处理二值化matlab