Yanowitz 和 Bruckstein 的二值化方法中使用的后处理步骤去除了“幽灵”对象，也可以合并到其他方法中。 计算每个打印对象边缘的平均梯度值。 平均梯度低于阈值 TP 的对象被标记为错误分类，并被删除。 该算法的主要步骤如下： 1.通过（3x3）均值滤波器平滑原始图像以去除噪声。 2.计算平滑图像的梯度幅值图像G，例如使用Sobel's edge operator。 3. 为 TP 选择一个值。 4. 对于所有 4 连通的打印分量，计算边缘像素的平均梯度。 边缘像素是与背景 4 连接的打印像素。 去除平均边缘梯度低于阈值 TP 的打印组件。 参考： Øivind Due Trier，Torfinn Taxt。 文档图像二值化方法的评估 (1995)。 可在： http : //citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.53
2023-03-08 12:48:27
7KB
1
在用python进行图像处理时，二值化是非常重要的一步，现总结了自己遇到过的6种 图像二值化的方法（当然这个绝对不是全部的二值化方法，若发现新的方法会继续新增）。
1. opencv 简单阈值 cv2.threshold
2. opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold (自适应阈值中计算阈值的方法有两种：mean_c 和 guassian_c ，可以尝试用下哪种效果好)
3. Otsu’s 二值化
例子:
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imr
2022-12-01 10:22:39
272KB
1
使用OpenCvSharp中的二值化图像处理功能，使用trackBar控件实现阈值调整，并在picturebox上显示结果，最后将图片保存到本地磁盘。
2022-11-03 14:08:45
164.32MB
1
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.
2022-10-13 21:04:42
32.63MB
1
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
2022-10-06 21:40:15
268KB
1
1、 能对图像文件（bmp、 jpg、 tiff、 gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作；
2、 数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等；
3、 数字图像的增强处理功能：
（1）空域中的点运算，直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）；
（2）频域的各种增强方法(实现其中任意两种)：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等；
（3）色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等。
4、图像分割：
（1）点、线（hough变换检测直线）、及边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等）；
（2）区域分割包括阈值分割、区域生长、分裂合并等；
5、数字图像的变换(实现其中任意两种)：普通傅立叶变换(ft)与逆变换（ift）、快速傅立叶变换（fft）与逆变换(ifft)、离散余弦变换（DCT），小波变换等。
6、二值图像处理：膨胀、腐蚀、开运算与闭运算。
2022-06-19 14:50:27
819KB
1