二值化

重点介绍了二值化原理及数学实现,并利用emgucv方法编程实现. 一.理论概述(转载,如果懂图像处理,可以略过,仅用作科普,或者写文章凑字数)  1.概述 图像二值化是图像处理中的一项基本技术,也是很多图像处理技术的预处理过程. 图像的预处理在进行图像二值化操作前要对图像进行预处理,包括彩色图像灰化和增强.由于选取阈值需要参照直方图,因此在图像进行处理后,我们再获取图像的直方图以帮助选取阈值.整个流程如下所示: 读取图像→灰度图像→图像增强→图像直方图→二值化处理 2.数学原理(转载,基本可以不

#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <windows.h> // 获取直方图 // 1. pImageData 图像数据 // 2. nWidth 图像宽度 // 3. nHeight 图像高度 // 4. nWidthStep 图像行大小 // 5. pHistogram 直方图 BOOL GetHistogram(unsigned char *pImageData, int nWidth, int nHeigh

1.首先加载原始图片: 2.cvCvtColor(img, source, CV_BGR2GRAY);转化成灰度图像: 3.cvThreshold(source,source_gray,100,255,CV_THRESH_BINARY );进行二值化处理. 由于原始的图片会有一定的角度,需要进行旋转,而旋转的话可以使用OPENCV提供的函数实现,本文中采用的是自己编写的,即通过旋转360,并记录旋转某个角度的时候使得在x轴方向的投影最大化. 如图,经过处理的图片效果如下所示: 完整的工程已经上传

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部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.这样做的好处在于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.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

老代码备忘,我对图像处理不是太懂. 注:部分代码引援自网上,话说我到底自己写过什么代码... Private Declare Function GetBitmapBits Lib "gdi32" (ByVal hbitmap As Long, _ ByVal dwCount As Long, _ lpBits As Any) As Long Private Declare Function SetBitmapBits Lib "gdi32" (ByVal hbitm

/// <summary> /// 二值化图像 /// </summary> /// <param name="bmp"></param> /// <returns></returns> private static unsafe Bitmap Binaryzation(Bitmap bmp) { BitmapData dstData = bmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, bmp.W

二值化基本概念:通俗的讲就是把一副彩色图像处理成一副黑白图像,一般是作为后续复杂图像处理操作的预处理. 二值化算法思路:遍历图像的所有像素点,计算每个像素点的灰度值.通过迭代法收敛得到一个最佳阈值,灰度值大于最佳阈值的像素点设为白色,灰度值小于最佳阈值的像素点设为黑色.(我这里的二值化处理结果是,背景是白色,前景是黑色) 迭代法获取最佳阈值思路: 1.设最小灰度值为Gmin,最大灰度值为Gmax,阈值初始化为T(0)=(Gmin+Gmax)/2. 2.以阈值T(k)将图像分割为前景和背景,求出整

图像处理之积分图应用四(基于局部均值的图像二值化算法) 基本原理 均值法,选择的阈值是局部范围内像素的灰度均值(gray mean),该方法的一个变种是用常量C减去均值Mean,然后根据均值实现如下操作: pixel = (pixel > (mean - c)) ? object : background 其中默认情况下参数C取值为0.object表示前景像素,background表示背景像素. 实现步骤 1. 彩色图像转灰度图像 2. 获取灰度图像的像素数据,预计算积分图 3. 根据输入的参数

图像灰度化:将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色有R.G.B三个分量决定,而每个分量有255中值可取,这样一个像素点可以有1600多万(255*255*255)的颜色的变化范围.而灰度图像是R.G.B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其一个像素点的变化范围为255种,所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些.灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征.图像的灰度

C#将图片2值化示例代码,原图及二值化后的图片如下: 原图: 二值化后的图像: 实现代码: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 7