threshold(Image:Region:MinGray:MaxGray:) 功能:得到灰度值在最小与最大这间的那些部分.其返回仍然是一个区域. MinGray<MaxGray. 这个算子可以用灰度直方图求取到最佳的域值 如在上一篇中,我们使用灰度直方图求取图像的最佳阈值,我们发现0-56时最佳,将值代入程序中即可. read_image(Image, 'Clip')//读取图像 threshold(Image, Region, , )//对图像进行分割 connection(Region,

灰度图像的自动阈值分割(Otsu 法) 机器视觉领域许多算法都要求先对图像进行二值化.这种二值化操作阈值的选取非常重要.阈值选取的不合适,可能得到的结果就毫无用处.今天就来讲讲一种自动计算阈值的方法.这种方法被称之为Otsu法.发明人是个日本人,叫做Nobuyuki Otsu (大津展之). 简单的说,这种算法假设一副图像由前景色和背景色组成,通过统计学的方法来选取一个阈值,使得这个阈值可以将前景色和背景色尽可能的分开.或者更准确的说是在某种判据下最优.与数理统计领域的 fisher 线性判别算

图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术,利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异,把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合,选取一个比较合理的阈值,以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域,从而产生相应的二值图像. 在skimage库中,阈值分割的功能是放在filters模块中. 我们可以手动指定一个阈值,从而来实现分割.也可以让系统自动生成一个阈值,下面几种方法就是用来自动生成阈值. 1.threshold_otsu 基于Otsu的阈值分割方法,函数调

一种效果很好的自动白平衡技术(WhiteBalance) 白平衡是图像处理的一个极重要概念.所谓白平衡(英文名称为White Balance),就是对白色物体的还原.当我们用肉眼观看这大千世界时,在不同的光线下,对相同的颜色的感觉基本是相同的,比如在早晨旭日初升时,我们看一个白色的物体,感到它是白的:而我们在夜晚昏暗的灯光下,看到的白色物体,感到它仍然是白的.这是由于人类从出生以后的成长过程中,人的大脑已经对不同光线下的物体的彩色还原有了适应性.但是,作为拍摄设备,如数码相机,可没有人眼的适应性

关于otsu分割方法,这个文章讲的是最好的,清晰易懂,一看就是作者认真思考过的. 因为在看这个算法的时候我就想,如果一个很大的图像上,大部分像素值都在0 - 50范围内,但是有很小一块像素值在240的范围,按照这个算法的公式应该是没法很好分类的,怎么办呢.看了网上非常多关于这个算法的文章,都是照搬教科书,无脑的写定义和堆砌公式,只有这个文章用自己的语言来描述这个算法,并且意识到这个问题,给出了自己的见解. https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/detai

Halcon中阈值二值化的算子众多,通常用得最多的有threshold.binary_threshold.dyn_threshold等. threshold是最简单的阈值分割算子,理解最为简单:binary_threshold是自动阈值算子,它可以自动选出暗(dark)的区域,或者自动选出亮(light)的区域,理解起来也没有难度. 动态阈值算子dyn_threshold理解起来稍微复杂一点,使用dyn_threshold算子的步骤基本是这样的: ① 将原图进行滤波平滑处理. ② 用原图和平滑后

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> zw版-Halcon常用函数Top100中文速查手册 Halcon函数库非常庞大,v11版有1900多个算子(函数). 这个Top版,对最常用的函数,做了中文说明,目前约250条,以后会逐步优化.增减. 目标是,类似常用英文单词500一样,做成<Halcon常用函数300条>.<halcon常用函数500条>等版本,方便大 家学习. 考虑到通用性,函数采用的是Halcon手册格式,没有转成delphi版,请大家注意.

跟我学机器视觉-HALCON学习例程中文详解-测量圆环脚宽间距 This example program demonstrates the basic usage of a circular measure object. Here, the task is to determine the width of the cogs. *首先读取图像,获取图像的宽度和高度 First, read in the image and initialize the program. read_image (

一.阈值分割 阈值分割算子众多: threshold :这是最基本最简单的阈值算子. binary_threshold :它是自动阈值算子,自动选出暗(dark)的区域,或者自动选出亮(light)的区域,理解起来并没有难度. dyn_threshold :该算子和dual_threshold和var_threshold的理解参考下文链接. Halcon阈值化算子dual_threshold和var_threshold的理解 动态阈值需要一张模糊的图片做对比,因此需要预处理图像的算子. 预处理算

很多时候,我们需要知道每个函数的运算周期,以提高程序的运行效率.知道运行时间对于图像算法处理很重要 Halcon提供相关的算子,我们先来看代码: **获取图像处理时间 read_image(Image,'fuse')//读取图像 count_seconds(Seconds)//读取时间 threshold(Image, Region, , )//阈值分割 count_seconds(Seconds1)//读取时间 PTime:=(*(Seconds-Seconds1))//计算阈值分割时间 co

源码下载地址:https://github.com/lizhiqiang0204/ImageGray.git Halcon代码如下: *读取图片,转换成灰度图片 read_image (Image1, 'C:/Users/Public/Documents/MVTec/HALCON-17.12-Progress/examples/images/cable1.png') rgb1_to_gray (Image1, Image) *选择测量的区域 draw_rectangle1 (, Row1, Co

1.图像阈值与二值化 阈值是一种简单的图像分割方法,一幅图像包括目标物体(前景).背景还有噪声,要想从数字图像中直接提取出目标物体,可以设定一个像素值即阈值,然后用图像的每一个像素点和阈值做比较,给出判定结果. 二值化是特殊的阈值分割方法,把图像分为两部分,以阈值T为分割线,大于T的像素群和小于T的像素群,这样图像就变为黑白二色图像.通过设定一个标准如果大于这个标准就设为白,如果小于这个标准就设为黑,而这个标准就是阈值. 2.OpenCV阈值threshold double threshold(

在图像阈值化操作中,更关注的是从二值化图像中,分离目标区域和背景区域,但是仅仅通过设定固定阈值很难达到理想的分割效果.而自适应阈值,则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处: 1. 每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的. 2. 亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度低的图像区域的二值化阈值则会相适应的变小. 3. 不同亮度.对比度.纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值. 函数原型 . void ad

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

matlab 图像分割算法源码 1.图像反转 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1); %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,5

//--------------------------------------[程序说明]------------------------------------------- // 在图像处理中总会遇到二值图像,故对二值图像中区域处理在所难免: // 提取自己想要的区域部分对其处理: // 此函数简单实现高亮度区域处理: //------------------------------------------------------------------------------------

航拍监测.遥感监测在林业有害生物(松材线虫病监测).森林防火监测.森林滥砍滥伐.林地侵占.林地违规开发监测等方面应用,将大大提升林业资源监测水平, 针对已有森林资源大量流失,滥砍滥伐现象普遍存在的事实,为有效掌握森林资源情况,对植被流失量进行量化定性分析,设计开发了该系统. 系统由应用层,服务层和数据层三部分构成.集影像管理.浏览.监测与监测结果下载为一身,易学易用. 该系统管理同一地区不同时相遥感影像数据,可对比不同时期的两景影像数据. 强大的影像显示功能,利用卷帘工具查看重叠区域影像,视觉上

一.PCA理论介绍 网上已经有许多介绍pca原理的博客,这里就不重复介绍了.详情可参考 http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 计算过程 数据互换 二.opencv代码 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; void calcPCAOrientation(vector<Point>&pts, Mat

它是由python语言编写的,   子模块名称 主要实现功能 io 读取.保存和显示图片或视频 data 提供一些测试图片和样本数据 color 颜色空间变换 filters 图像增强.边缘检测.排序滤波器.自动阈值等 draw 操作于numpy数组上的基本图形绘制,包括线条.矩形.圆和文本等 transform 几何变换或其它变换,如旋转.拉伸和拉东变换等 morphology 形态学操作,如开闭运算.骨架提取等 exposure 图片强度调整,如亮度调整.直方图均衡等 feature 特征检

前面一直都是使用命令行运行代码,不够人性化.这篇用Python编写一个GUI界面,使用PyQt5编写图像处理程序.包括:打开.关闭摄像头,捕获图片,读取本地图片,灰度化和Otsu自动阈值分割的功能. 使用Qt Designer来设计界面.而anaconda里自带了designer.exe,我使用的就是这个.designer.exe的路径:D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin\,如果是普通的Python环境,则需要自行安装 pip install pyqt5-t