根据PASCAL challenges的标准:intersection-over-union score,所写的matlab评价程序,处理二值图像. 其思想即分割结果与Ground Trueth的交集比上它们的并集,即为分割的准确率,代码如下: function performance =get_performance_iou_binary(ImgResult, ImgGT) % background color & foreground bg_color = ; fg_color = ; %…
function  bc = binary_conversion(a)  %这是灰度值二值化转换函数,阈值为平均值j=imread(a);             %读取灰度图像   j=double(j);             %将图像转换为小数浮点型(double)[m,n]=size(j);             %获取图像的长宽(m,n)s=sum(sum(j));             %图像像素值求和a=s/(m*n);                  %计算像素平均值a=…
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函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图. 第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图. 第三个参数表示阈值 第四个参数表示最大值. 第五个参数表示运算方法. 在OpenCV的imgproc\types_c.h中…
OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold(). 函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测 函数原型: void cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type ); 函数说明: 第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图. 第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图. 第三个参数表示阈值 第四个参数表示最大值. 第五…
图像的二值化: 与边缘检测相比,轮廓检测有时能更好的反映图像的内容.而要对图像进行轮廓检测,则必须要先对图像进行二值化,图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果.在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓. 下面就介绍OpenCV中对图像进行二值化的关键函数——cvThreshold(). 函数功能:采用Canny方法对图像进行边缘检测函数原型:void cvThreshold( …
以下转载自安富莱电子: http://forum.armfly.com/forum.php 本章节讲解 FreeRTOS 任务间的同步和资源共享机制,二值信号量. 二值信号量是计数信号量的一种特殊形式,即共享资源为 1 的情况. FreeRTOS 分别提供了二值信号量和计数信号量,其中二值信号量可以理解成计数信号量的一种特殊形式,即初始化为仅有一个资源可以使用,只不过 FreeRTOS 对这两种都提供了 API函数,而像 RTX,uCOS-II 和 III 是仅提供了一个信号量功能,设置不同的初…
图像二值化.反运算过程涉及到im2bw,imcomplement函数,反运算可以这么理解:原本黑的区域变为白的区域,白的区域变为黑的区域. 实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; J=imread('rice.png');% 读取灰度图像,赋值给J J1=im2bw(J);%将灰度图像转换成二值图像,赋值给J1 J2=imcomplement(J);%求灰度图像的补,即对图像进行求反运算,赋值给J2 J…
查看OpenCV文档cvThreshold(),在二值化函数cvThreshold(const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type)中,参数threshold_type有5种类型: THRESH_BINARY THRESH_BINARY_INV THRESH_TRUNC THRESH_TOZERO THRESH_TOZERO_INV 问题来了:为什么可以在threshold_…
在某些图像处理当中一个关键步是二值法,二值化一方面能够去除冗余信息,另一方面也会使有效信息丢失.所以有效的二值化算法是后续的处理的基础.比如对于想要最大限度的保留下面图的中文字,以便后续的定位处理. 二值化算法包括全局二值化和局部二值化, 全局二值化具有速度快但效果相对差的特点, 局部二值化算法具有速度慢效果好的特点. 原图 全局阈值              方法一:直接采用im2bw ;手动阈值 方法二:迭代法求阈值 迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况,选取一个近似…