使用STM32F+OV2640进行色块识别，希望对你有帮助 先把RGB565转换为灰度图，再进行判断二值化，对白色坐标进行取平均，就可以获得小球坐标，学习STM32F4的DCMI接口和OV2640摄像头模块的使用.。 本实验开机后，初始化摄像头模块（OV2640），如果初始化成功，则提示选择模式：RGB565模式，或者 JPEG模式。KEY0用于选择RGB565模式，KEY1用于选择JPEG模式。 当使用RGB565时，输出图像（固定为：UXGA）将经过缩放处理（完全由OV2640的DSP控制），显示在LCD 上面。我们可以通过KEY_UP按键选择：1:1显示，即不缩放，图片不变形，但是显示区域小（液晶分辨率 大小），或者缩放显示，即将1600*1200的图像压缩到液晶分辨率尺寸显示，图片变形，但是显示了整个 图片内容。通过KE0Y按键，可以设置对比度；KEY1按键，可以设置饱和度；KEY2按键，可以设置特效。 当使用JPEG模式时，图像可以设置任意尺寸（QQVGA~UXGA），采集到的JPEG数据将先存放到STM32F4的内 存里面，每当采集到一帧数据

用VB+GetDIBits+SetDIBits快速灰度化与二值化源代码 用VB+GetDIBits+SetDIBits快速灰度化与二值化源代码\迅速灰度二值化\Form1.frm 用VB+GetDIBits+SetDIBits快速灰度化与二值化源代码\迅速灰度二值化\Form1.frx 用VB+GetDIBits+SetDIBits快速灰度化与二值化源代码\迅速灰度二值化\66668.JPG 用VB+GetDIBits+SetDIBits快速灰度化与二值化源代码\迅速灰度二值化\工程1.vbp 用VB+GetDIBits+SetDIBits快速灰度化与二值化源代码\迅速灰度二值化\工程1.vbw

可以对导入图像进行二值化处理，可以获取图片的信息。

Yanowitz 和 Bruckstein 的二值化方法中使用的后处理步骤去除了“幽灵”对象，也可以合并到其他方法中。 计算每个打印对象边缘的平均梯度值。 平均梯度低于阈值 TP 的对象被标记为错误分类，并被删除。 该算法的主要步骤如下： 1.通过（3x3）均值滤波器平滑原始图像以去除噪声。 2.计算平滑图像的梯度幅值图像G，例如使用Sobel's edge operator。 3. 为 TP 选择一个值。 4. 对于所有 4 连通的打印分量，计算边缘像素的平均梯度。 边缘像素是与背景 4 连接的打印像素。 去除平均边缘梯度低于阈值 TP 的打印组件。 参考： Øivind Due Trier，Torfinn Taxt。 文档图像二值化方法的评估 (1995)。 可在： http : //citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.53

C#将图片2值化示例代码，原图及二值化后的图片如下： 原图： 二值化后的图像： 实现代码： using System; using System.Drawing; namespace BMP2Grey { class Program { static void ToGrey(Bitmap img1) { for (int i = 0; i < img1.Width; i++) { for (int j = 0; j < img1.Height; j++) { Color pixelColo

本篇文章是对c#图像灰度化、灰度反转、二值化的实现方法进行了详细的分析介绍，需要的朋友参考下

本文档是有关C# 数字图像二值化，有多种模式，有简单有复杂的。值得收藏。C# 图像二值化，C#完全图像处理算法，在工业领域，航空航天，汽车零配件领域，本文档是有关C# 数字图像二值化，有多种模式，有简单有复杂的。值得收藏。C# 图像二值化，C#完全图像处理算法，都是合适的开发模式

主要是读取当前文件下的制定图片，然后可以灰度处理并手动保存，二值化可以任意调节并保存。使用的是VB6.0环境，上传的为源代码，大家可以借鉴参考一下。

使用MATLAB实现的图像二值化处理算法，有Otsu全局二值化算法，kittler 最小分类错误(minimum error thresholding)全局二值化算法，niblack局部二值化算法。

TensorFlow XNOR-net 到目前为止，该存储库包含3个自定义tensorflow运算符，并提供python接口以将其集成到tensorflow模型中。 请按照“设置”部分中的步骤进行操作，以确保可以使用这些步骤。 希望它不会使您发疯。 设置 首先，您需要与运营商建立共享库。 转到operators目录，然后按照README文件中的步骤进行operators 。 为确保一切正常，请运行： python3 run_tests.py --all 这将执行所有测试。 要查看测试选项，请运行： python3 run_tests.py -h 基准测试 基准测试是在NVIDIA GeForce 940MX，2GB GPU上执行的。 已实现的XGEMM与tf.matmul运算符进行了比较。 XGEMM是真正的GEMM（可以乘以任何矩阵，而不仅仅是512的倍数...）。 通过4k输