基于光照不均匀图像的自适应二值化方法研究，可以针对光照不均匀的图像进行处理。

身份证信息识别和图片处理，用matlab可以进行身份证图片的识别，将图片灰度化和二值化，识别出数字和文字

今天小编就为大家分享一篇python opencv 二值化 计算白色像素点的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

比如把一个带有白色背景的熊猫头，复制到一个背景图片中，本程序可以实现只复制熊猫头，而去掉白色的背景，使得贴图更加的逼真。

包括几种二值化方法，固定阈值、自适应阈值、Niblack、Otsu等等

本篇文章主要基于python语言和OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别和字符分割，开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍，可以自行安装配置！ 车牌号检测需要大致分为四个部分： 1.车辆图像获取 2.车牌定位、 3.车牌字符分割 4.车牌字符识别 具体介绍 车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.rectangle选取矩形框，从而定位车牌位置 车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌部分，将其他部分均变为黑色背景。这里我采用cv2.grabCut方法，可将图像分割成前景与背景。分割

图像灰度，轮廓提取，二值化处理,VC编写的

本代码修改了ImageJ的java代码，使其可以在C++上也能运行，只有少部分代码是基于OpenCV，大部分是基于STL

基于Labview的实时采集图像并进行自适应二值化程序，直接调用电脑的摄像头实时采集图像，进行灰度处理得到灰度图，再对灰度图进行自适应二值化处理，有5种常用的算法可供选择来自动设置图像的二值化阀值。5种算法分别是： (0)使用聚类方法作为通用阈值方法。 (1)利用熵方法检测图像上极小比例出现的粒子。 (2)利用表示初始灰度的曲面计算最优阈值。 (3)对于对比度较差的图像，使用矩方法。 (4)类间方差法通过使类间相对于阈值的方差最大化来确定最优阈值。

本系统以STM32F103RBT单片机为主控，控制OV7670摄像头（带FIFO）进行图像采集，通过模式识别、匹配，最后获得车牌的识别结果。为尽大可能的提高处理速度，STM32单片机进行了16倍频。识别主要过程包括图像采集、二值化分析、识别车牌区域、字符分割、字符匹配五过程。 该资料包含原理图、源程序、论文、制作教程、实物图、技术文档、参考文献等文件，实物已通过验证，识别一切正常~