灰度图像二值化阈值otsuthreshold（C语言）相当于matlab中threshold函数

文章目录一、rgb空间下的sobel边缘检测（1）代码（2）结果二、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀的sobel边缘检测（1）代码（2）结果三、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀，并进行孔洞填充后的sobel边缘检测（1）代码（2）结果 一、rgb空间下的sobel边缘检测 （1）代码 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 # 此处注意cv2.imread读出来的是bgr格式要转为rgb img = cv2.imread('7.jpg') img = cv2.cvtCol

图像二值化的算法代码，里面包含两种算法的源代码，有注释

8.3.2梯度图像二值化 如果用适中的阈值对一幅梯度图像进行二值化，Kirsch的分割法利用了这种现象。 算法步骤 用一个中偏低的灰度阈值对梯度图像进行二值化从而检测出物体和背景，物体与背景被处于阈值之上的边界点带分开。随着阈值逐渐提高，就引起物体和背景的同时增长。当它们接触上而又不至于合并时，可用接触点来定义边界。这是分水岭算法在梯度图像中的应用。

大津算法阈值分割，将二维数组的灰度图像处理为二维数组的二值化图像

Android图像二值化，生成图像二值化后的黑白图像和图像矩阵(0,1矩阵)，可灵活设置二值化值域。 具体介绍：https://blog.csdn.net/ERP_LXKUN_JAK/article/details/101756236

数字图像处理实验完整版，基于MFC可打开并显示一幅位图文件，可查看其文件长度、偏移量、宽度、高度及像素位数等信息，可进行图像反转变换，可显示图像灰度直方图，可增加亮度、减小对比度，可进行自动对比度拉伸。可实现图像向左或向上平移。完成了垂直镜像和水平镜像功能。固定灰度阈值为127，将图像二值化，分为0和255两个灰度级。可进行自动阈值选取进行图像分割。已通过调试运行。

根据粉笔字符背景复杂、断笔、残笔、手写字符粘连、重叠等特点，提出了一种复杂背景下粉笔数字字符自动提取方法。通过数字区域定位，获取局部图像并进行二值化；通过数学形态学处理，解决二值化结果中的断笔、残笔等问题；通过改进滴水算法，对粘连字符进行切分，获取单个字符。最后，以板坯号识别为例，开发了板坯号自动识别系统，并成功地应用在板坯的生产过程中，证明了其有效性。

图像的二值化分割 otsu最大类间方差法 opencv写的，编译前请自行配置opencv1.0/2.x环境

bmp图像二值化纯c代码，正确无误