现实中基于图像处理的疲劳驾驶监测往往因环境的变化而具有不确定性。监测算法不规范,以致于疲劳驾驶监测任务很具有挑战性。为了解决此问题,提出了一种基于多算法融合的动态滑动窗口算法框架。首先利用Adaboost算法识别人眼,然后改进Otsu算法来自适应各种不同环境;进而提出动态滑动窗口算法来得到睁闭眼之间的最佳阈值;最终,利用改进的PERCLOS算法估计疲劳驾驶状态的不同级别。针对环境的变化采用睁闭眼判断窗口随人眼特征变化而更新的策略,系统使用摄像头实时捕获人眼图像,并在PC机上进行仿真测试,可在130~150ms之间实现不同疲劳状态的识别。实验结果表明,此算法框架能够有效、快速的分辨驾驶员不同的疲劳状态。

基于OTSU算法的指纹图像分割matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

一个基于二维用OTSU法实现的图像分割程序。

通过Otsu算法实现条形码的角度矫正带GUI界面和实验报告，原理介绍，测试分析，matlab2021a仿真

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。

对最大类间方差法，给出了详细的描述，其中有c++代码，matlab程序，还有相关的论文

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread("macro-photography-of-strawberry-934066.jpg") gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # otsu阈值 (t,thresh) = cv2.threshold(gray_img,0,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV+cv2.THRESH_OTSU) # 三角法阈值：由直方图凹凸性确定的阈值 (t,thresh1) = cv2.threshold(gray_im

基于MATLAB的多阈值Otsu分割算法

otsu method for image segmentation. Implemented with python.

大家可以参考一下哦 这个是好东西放大法啊