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。

内含好用的串口助手和基于灰度直方图全局二值化资料

图像二值化曲线特征 matab

此资源是对一些特殊数据进行的分类，工程中的OTSU算法是利用HLS生成的IP核，在数据读入时进行一些处理，不能满足所有情况下的需求。在具体的工程中，需要重新更新OTSU的IP核

如何在android处理图片 图像二值化、锐化、转换格式

智能小车使用的摄像头数据算法，有二值化算法 跳变演算法

Ostu算法因其具有算法实现简单等特点成为常用的一种图像二值化算法，但其对于不均匀光照下的QR码图像二值化处理效果不佳。针对Ostu算法这一缺点，提出一种解决方法：首先使用改进的同态滤波去除QR图像的不均匀光照的影响，然后采用Ostu算法对QR图像进行二值化。实验表明，使用该算法能有效克服不均匀光照的影响，二值化效果良好，条码识别率提高。