opencv var_threshold
时间: 2023-09-30 15:06:44 浏览: 63
据引用中的Opencv官方文档,没有提到"var_threshold"这个具体的函数或参数名称。因此,无法提供关于"opencv var_threshold"的具体信息。如果您有其他相关的问题或需要进一步的帮助,请告诉我。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenCV图像阈值:简单阈值、自适应阈值、OTSU、TRIANGLE](https://blog.csdn.net/thequitesunshine007/article/details/107594320)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
任务描述:用python实现最大类间方差阈值分割算法。 判定标准:与用opencv的threshold接口分割出来的图像做对比,差异小于0.2算通过。
你好,理解了您的问题。针对您的问题,我可以提供如下思路:
1.读入图像并将其转为灰度图像;
2.计算图像的直方图,并通过直方图计算出原始图像的全局均值和方差;
3.对图像进行二值化处理,以全局均值作为初始阈值;
4.计算出前景和背景的平均灰度值和方差,以此更新阈值,直到阈值变化不大或达到最大迭代次数为止;
5.与使用opencv的threshold接口分割出来的图像进行对比,计算差异并与0.2进行比较。
代码实现如下:
```python
import cv2
import numpy as np
def max_variance_threshold(img):
# 将图像转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算图像直方图
hist, bins = np.histogram(gray, bins=256, range=[0, 256])
# 计算原始图像的全局均值和方差
mean = np.mean(gray)
var = np.var(gray)
# 初始化阈值
threshold = mean
# 初始化前景和背景的平均灰度值和方差
bg_mean = mean
bg_var = var
fg_mean = mean
fg_var = var
# 迭代更新阈值
max_iter =
java opencv 亮度剔除
根据提供的引用内容,以下是使用Java和OpenCV进行亮度剔除的示例代码:
```java
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfFloat;
import org.opencv.core.MatOfInt;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class BrightnessRemoval {
public static void main(String[] args) {
// 加载OpenCV库
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
// 读取图像
Mat image = Imgcodecs.imread("input.jpg");
// 将图像转换为灰度图像
Mat grayImage = new Mat();
Imgproc.cvtColor(image, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
// 计算图像的直方图
Mat hist = new Mat();
Imgproc.calcHist(
new MatOfMat(grayImage),
new MatOfInt(0),
new Mat(),
hist,
new MatOfInt(256),
new MatOfFloat(0, 256)
);
// 计算亮度阈值
int threshold = calculateThreshold(hist);
// 应用亮度阈值
Mat thresholdedImage = new Mat();
Imgproc.threshold(grayImage, thresholdedImage, threshold, 255, Imgproc.THRESH_BINARY);
// 保存结果图像
Imgcodecs.imwrite("output.jpg", thresholdedImage);
}
private static int calculateThreshold(Mat hist) {
int totalPixels = hist.rows() * hist.cols();
float sum = 0;
for (int i = 0; i < hist.rows(); i++) {
float binValue = (float) hist.get(i, 0)[0];
sum += i * binValue;
}
float sumB = 0;
int wB = 0;
int wF = 0;
float varMax = 0;
int threshold = 0;
for (int i = 0; i < hist.rows(); i++) {
wB += hist.get(i, 0)[0];
if (wB == 0) {
continue;
}
wF = totalPixels - wB;
if (wF == 0) {
break;
}
sumB += i * hist.get(i, 0)[0];
float mB = sumB / wB;
float mF = (sum - sumB) / wF;
float varBetween = wB * wF * (mB - mF) * (mB - mF);
if (varBetween > varMax) {
varMax = varBetween;
threshold = i;
}
}
return threshold;
}
}
```
请注意,上述代码假设您已经正确配置了Java和OpenCV,并且将输入图像命名为"input.jpg"。代码将生成一个二进制图像,其中亮度高于阈值的像素将被设置为255,于阈值的像素将被设置为0,并将结果保存为".jpg"。
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