简介：图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。 普通图像二值化 代码如下： import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割。 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_TRIA

前言 废话 滑块验证码破解是一直都想搞的项目，毕竟多数网站都会采用滑块验证码，于是最近在修改论文的闲暇之余把这事儿给解决了。要搞现在的滑块验证码绕不开图像处理，图像处理当然是首推OpenCV-Python啦！当然我的OpenCV非常菜(P.S.两天速成不敢保证代码质量)，发现问题就直接指出嘛，不用走流程啦！ 环境 首先需要一个python，然后安装opencv的python库，如下： pip install opencv-python 然后测试一下是否可用，如下： import cv2 as cv import numpy as np if __name__ == '__main__'

otsu的matlab程序，图像处理学中常用的操作，全局阈值图像二值化

用于灰度图像二值化的MATLAB代码，算法采用迭代法

灰度图像二值化比较经典的算法，包括otsu方法和局部阈值法

用阈值迭代分割算法对图像进行二值化。。。。

图片二值化处理工具 V1.0

这篇文章主要介绍了opencv python如何实现图像二值化,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码如下 import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 二值图像就是将灰度图转化成黑白图，没有灰，在一个值之前为黑，之后为白 # 有全局和局部两种 # 在使用全局阈值时，我们就是随便给了一个数来做阈值，那我们怎么知道我们选取的这个数的好坏呢？答案就是不停的尝试。 # 如果是一副双峰图像（简 单来说双峰图像是指图像直方图中存在两个峰）呢？ #

软件简介 一款二值化图片处理工具。支持腐蚀、膨胀、取凸包等功能。

摘要：在实际指纹库中，通过统计表明无法得到理想的双峰阈值，指纹的直方图普遍具有单峰的特点，并且阈值的变化会直接影响到指纹特征数量的保持度。即使在二值化前进行预处理时选择了较好的阈值，通过比较也可以看出图像增强中出现的新特征点，特别是错误的特征点仍然会影响到指纹识别。因此二值化方法对指纹特征是有影响的，且影响的程度是依据评定的方法而有所不同的。