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。

OV2640的二值化，原始图像为彩色，经过二值化，然后经过骨架化。

我就废话不多说了，直接上代码吧！ 集成环境：win10 pycharm #!/usr/bin/env python3.5.2 # -*- coding: utf-8 -*- '''4图片灰度调整及二值化： 集成环境：win10 python3 Pycharm ''' from PIL import Image # load a color image im = Image.open('picture\\haha.png' )#当前目录创建picture文件夹 # convert to grey level image Lim = im.convert('L' ) Lim.save('pic

matlab图像二值化matlab图像二值化matlab图像二值化

OV7725采集图像后stm32可进行图像二值化，灰度化，中值滤波，均值滤波，拉普拉斯边缘检测，通过lcd实时显示

Phansalkar 方法描述于： N. Phansalkar、S. More、A. Sabale 和 M. Joshi，“用于检测多样性染色细胞学图像中细胞核的自适应局部阈值”，2011 年国际通信和信号处理会议，2011 年，第 218-220 页： IEEE。

C++写的opencv代码，内含固定阈值、自适应(OTSU)二值化、局部自适应二值化方法，可以通过混动条调整参数，直观看阈值化效果

实现动态确定二值化的阈值

利用OpenCV的threshold函数实现双阈值法二值化操作的源码

17届智能车soble算子二值化处理与基本扫线(基于逐飞科技)