动态阈值二值化分为几种
时间: 2024-06-19 09:04:14 浏览: 12
动态阈值二值化是一种图像处理方法,它可以根据图像的局部特征自适应地调整二值化阈值,从而更好地处理不同光照条件下的图像。根据不同的实现方式,动态阈值二值化可以分为以下几种:
1. 基于局部统计量的方法:这种方法利用局部像素灰度值的统计信息(如均值、方差等)来自适应地计算阈值。常见的方法包括基于局部均值的Niblack方法、基于局部方差的Sauvola方法等。
2. 基于梯度信息的方法:这种方法利用图像中像素灰度值的梯度信息来自适应地计算阈值。常见的方法包括基于Sobel算子的Pun方法、基于Laplacian算子的Rosin方法等。
3. 基于模板匹配的方法:这种方法利用一个预定义的模板来检测图像中的目标物体,并自适应地调整阈值。常见的方法包括基于二值化模板的Otsu方法、基于形态学运算的Wang方法等。
4. 基于机器学习的方法:这种方法利用机器学习算法从训练数据中学习得到一个合适的阈值模型,并将其应用到新的图像中。常见的方法包括基于支持向量机的Tao方法、基于深度学习的He方法等。
相关问题
网络 二值化阈值的选取方法
网络二值化阈值的选取方法主要有以下几种:
1. 固定阈值法:即将像素值与一个固定的阈值进行比较,大于等于阈值的像素置为1,小于阈值的像素置为0。
2. 自适应阈值法:在不同区域分别选择不同的阈值进行二值化,以适应图像不同区域的亮度差异。
3. 基于统计的阈值法:根据图像的灰度分布特性进行选择阈值,例如,大津法和最大熵法等。
4. 基于梯度信息的阈值法:通过对图像梯度信息的分析,得到最优的阈值,例如,Sobel阈值法和Laplacian阈值法等。
以上是四种常用的网络二值化阈值的选取方法,具体的选择方法应根据实际应用场景进行选择。
type中的二值化阈值类型
在OpenCV中,type中的二值化阈值类型有以下几种:
- cv2.THRESH_BINARY: 大于阈值的像素值设为最大值,小于等于阈值的像素值设为0。
- cv2.THRESH_BINARY_INV: 大于阈值的像素值设为0,小于等于阈值的像素值设为最大值。
- cv2.THRESH_TRUNC: 大于阈值的像素值设为阈值,小于等于阈值的像素值不变。
- cv2.THRESH_TOZERO: 大于阈值的像素值不变,小于等于阈值的像素值设为0。
- cv2.THRESH_TOZERO_INV: 大于阈值的像素值设为0,小于等于阈值的像素值不变。
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