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

图像二值化的代码，可直接运行，无需修改。使用大津法Otsu对图像进行二值化。可设置输出图像为1位图像

写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码，现在验证码分类大概有4种： 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类，这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。 相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤： 灰度处理 增加对比度(可选) 二值化 降噪 倾斜校正分割字符 建立训练库 识别 由于是实验性质的，文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码，这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。 当需要真实环境下需要获取数据时，可以使用结合各个

matlab图形图像二值化代码 PandaHeadMemeGenerator 描述 使用 MATLAB 实现从您自己的面部照片中自动生成熊猫头表情包。 特征 旋转照片直到可以识别出人脸。 人脸识别后分别识别眼睛、鼻子和嘴巴。 显示每一步的所有识别结果，让您选择正确的。 如果面部对称轴不垂直，计算其角度并稍微旋转照片以提高面部识别的准确性。 为了获得面部表情的最佳二值化，可以手动调整参数。 灰色风格，4级灰度（像素风格）或二值化风格（黑白）可以通过使用可选参数“模式”（见用法）来选择。 最多可以在 PandaHead 下方添加两行文字，使其成为最终的表情包。 要求 用法 函数 PandaHeadGenerator.m input_image：将生成模因的面部照片的文件名及其关联路径。 它将由“ imread ”加载，因此支持常见的图片格式。 例如，“ E:\folder_one\kid.jpg ”。 此外，高分辨率图片是首选。 input_template：熊猫头模板的文件名及其关联路径。 它可以在这里下载： output_image：生成的 PandaHead 模因的文件名。 其文件扩

在指纹识别算法中，由于现有指纹采集设备的不完善性，均需对采集的图像进行二值化处理，这个过程是相对难突破的一个不可或缺的重要环节。二值化是将含有噪声的灰度图像处理成适于特征提取的二值图像，其处理结果的好坏直接影响着整个识别系统的性能。 　　二值化指纹图像就是将图像上的点的灰度值置成0或255，即通过阈值使白色的谷线区域灰度都达到255，黑色的脊线区域灰度都达到0，由此使指纹纹线对象成为黑白两色图像。二值化主要有全局阈值法、局部阈值自适应算法和基于方向信息的二值化方法。全局阈值是在整幅图像内采用固定的阈值分割图像，经典的方法是以灰度直方图为处理对象，但由于单一的阈值会造成特征点的丢失，因此该方法

在实时指纹识别系统中,图像增强的效果好坏将影响特征提取及指纹鉴别的识别率。现把Gabor滤波器应用在指纹图 像增强处理中,利用了Gabor滤波器的方向选择和频率选择特性,把指纹图像的局部方向和局部频率作为Gabor滤波函数的 参数,然后把Gabor函数与纹理图像进行卷积,从而去除图像噪声,达到了增强图像的目的。在算法设计上采用了查表的方 法,提高了算法的速度,节省了运算的时耗。实验证明,算法工作稳定,效果好,鲁棒性强。

vb.net 写的图像的各类二值化方法，包括灰度平均值、黄式模糊阈值、谷底最小值、双峰平均值、百分比阈值、迭代阈值法、大津法、一维最大熵、动能保持等二值化方法

在用python进行图像处理时，二值化是非常重要的一步，现总结了自己遇到过的6种 图像二值化的方法（当然这个绝对不是全部的二值化方法，若发现新的方法会继续新增）。 1. opencv 简单阈值 cv2.threshold 2. opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold (自适应阈值中计算阈值的方法有两种：mean_c 和 guassian_c ，可以尝试用下哪种效果好) 3. Otsu’s 二值化 例子: import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imr

自己写的二值化小程序，具有自适应性，希望对大家有帮助