c++版迭代法二值化，算法的核心代码自己写的，没有用opencv，读取图像和显示图像用的是opencv的方法，效果很好。

使用步骤 1.安装labelme，使用 pip install labelme 命令即可。 2.在labelme环境下输入 labelme命令，打开labelme软件，对图片进行标记，具体方法就是用多边形将所有水体部分圈起来命名为water，并保存文件(json格式)。 3.将main.m文件内fname和imagename改为对应的json文件名和image文件名，之后使用matlab运行main.m文件，稍等片刻，即可看到训练过程，训练结束后可以看到ac率和预测后图像和原始图像的对比。 labelme的GitHub地址： 文件中包含两个测试样例，image1和image2，分别是单通道的遥感水体图像，分辨率为79317301和一个从网上下载的RGB水体图像，分辨率为500333.

这个程序可以将彩色图片进行灰度处理以及二值化处理操作，同时可保存二值化处理后的图像

图像处理的灰度化、二值化等一体功能的c程序

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。。。。