在图像处理实践中,将灰度图转化为二值图是非经常见的一种预处理手段. 在Matlab中,能够使用函数BW = im2bw(I, level)来将一幅灰度图 I.转化为二值图. 当中.參数level是一个介于0~1之间的值,也就是用于切割图像的阈值.默认情况下,它可取值是0.5. 如今问题来了,有没有一种依据图像自身特点来自适应地选择阈值的方法呢?答案是肯定的!我们今天就来介绍当中最为经典的Otsu算法(或称大津算法).该算法由日本科学家大津展之(Nobuyuki Otsu)于1979年提出.这个算

1 目标 使用Echart的k图展现上下阈值,并且当真实值超过上阈值或低于下阈值时候,标红报警. 2 实现效果 如下:

几年没发文了,重新拿起技术! 最近做图像处理,要自动处理颜色平衡问题,很多什么直方图优化之类的,都不完美.所以在博客园找到了这个前辈的文章. http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/20/3032062.html#commentform 基于灰度世界.完美反射.动态阈值等图像自动白平衡算法的原理.实现及效果 很可惜,这篇文章,首先没有源码,其次给出的一些计算过程有问题.所以我直接查看论文原文,以及一些映射公式,现在分享Java实现的版本:

手册里面的particle例子,例子的任务是分析颗粒在液体中.在这个应用程序的主要困难:存在两种类型的对象:大明亮物体和较低的小物体的对比.此外噪音使分割的存在困难:无法使用全局灰度阈值threshold进行分割:所以采用先将大块不需要检测的部分去除掉,再通过灰度动态阈值dyn_threshold分割图像得到想要的内容. 处理图片和结果图片: 以下是代码:   read_image (Image, 'particle') *获取图像 dev_display (Image) *显示图像 thres

前言 上一篇文章:基于uFUN开发板的心率计(一)DMA方式获取传感器数据,介绍了如何获取PulseSensor心率传感器的电压值,并对硬件电路进行了计算分析.心率计,重要的是要获取到心率值,本篇文章将介绍一种采样数据处理算法--动态阈值算法,来获取心率值,这种算法来自于一位网友:玩的就是心跳 -- 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率,本文部分内容摘自这篇文章. IBI和BPM 心率,指的是一分钟内的心跳次数,得到心率最笨的方法就是计时一分钟后数有多少次脉搏.但这样的话每次测心率都

基于灰度世界.完美反射.动态阈值等图像自动白平衡算法的原理.实现及效果      白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念,通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题.白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的,在专业摄像领域白平衡应用的较早,现在家用电子产品(家用摄像机.数码照相机)中也广泛地使用,然而技术的发展使得白平衡调整变得越来越简单容易,但许多使用者还不甚了解白平衡的工作原理,理解上存在诸多误区.它是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况,有手动白平衡和自动白平衡等方式,本文简要的介绍

参考文档: Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf       Adaptive Thresholding Using the Integral Image.pdf 一.问题的由来 一个现实: 当用照像机拍摄一副黑纸白字的纸张时,照相机获得的图像并不是真正的黑白图像.不管从什么角度拍摄,这幅图像实际上是灰度或者彩色的.除非仔细的设置灯光,否则照相机所拍摄的放在桌子上的纸张图像并不能代表原始效果.不像在扫描仪或打印机内部,想控制好桌子表面的光源是

转载地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915755 在图像处理领域,二值图像运算量小,并且能够体现图像的关键特征,因此被广泛使用.将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值,然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理,即将其灰度值与所设置的门限进行比对,从而得到二值化的黑白图.这样一种方式因为其直观性以及易于实现,已经在图像分割领域处于中心地位.本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结,全文描述了作者对每种

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

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

现状 •小公司/ 创业团队< 500台服务器规模 开源方案:Zabbix.Nagios.Cacti- 云服务提供商:监控宝.oneAlert等 •BAT级别> 10万台服务器 投入大量的人力,内部自研,与业务严重耦合没法作为产品推出 •中间阶层 无从可选   早期,选用Zabbix •Zabbix是一款开源的企业级监控系统 •对其进行二次开发.封装.调优... •为什么选择Zabbix •Cacti •Collectd •RRDtool •Nagios •openTSDB   Za

<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.

  上一节介绍了python PIL库自带的10种滤镜处理,现成的库函数虽然用起来方便,但是对于图像处理的各种实际需求,还需要开发者开发自定义的滤镜算法.本文将给大家介绍如何使用PIL对图像进行自定义的像素级操作.   本文以剪纸风格图像处理作为例子:(算法借鉴了残阳似血的博客http://qinxuye.me/,特此鸣谢.) 原图:   处理后:    1.首先将处理参数预先设定好.设定阈值threshold,该阈值会用来区分作为目标颜色的前景色和将要被去除掉的的背景色的分界线.同时设置处理后

引言 PCF8591 是单电源,低功耗8 位CMOS 数据采集器件,具有4 个模拟输入.一个输出和一个串行I2C 总线接口.3 个地址引脚A0.A1 和A2 用于编程硬件地址,允许将最多8 个器件连接至I2C总线而不需要额外硬件.PCF8591由于其使用的简单方便和集成度高,在单片机应用系统中得到了广泛的应用,这篇文章是介绍IIC通信在ADDA转换芯片PCF8591中的应用. 关于IIC IIC总线通信协议的介绍在"基于51单片机IIC通信的AT24C02学习笔记"有详细的介绍. 关于

详见: http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcytp86   前两篇文章已经对Fork Join的设计和JDK中源码的简要分析.这篇文章,我们来简单地看看我们在开发中怎么对JDK提供的工具类进行应用,以提高我们的需求处理效率. Fork Join这东西确实用好了能给我们的任务处理提高效率,也为开发带来方便.但Fork Join不是那么容易用好的,我们先来看几个例子(反例). 0. 反例错误分析 我们先来看看这篇文章中提供的

DualPivotQuicksort source code 这个算法是Arrays.java中给基本类型的数据排序使用的具体实现.它针对每种基本类型都做了实现,实现的方式有稍微的差异,但是思路都是相同的,所以这里只挑了int类型的排序来看. 整个实现中的思路是 首先检查数组的长度,比一个阈值小的时候直接使用双轴快排.其它情况下,先检查数组中数据的顺序连续性.把数组中连续升序或者连续降序的信息记录下来,顺便把连续降序的部分倒置.这样数据就被切割成一段段连续升序的数列. 如果顺序连续性好,直接使用

hbase特点及简介: hbase源自于谷歌的三大论文之一 GFS -- hdfs MapReduce - MR BigTable - hbase hbase在以Hadoop为基础的生态圈中的地位 hbase和Hadoop的hdfs结合使用,构建在hdfs上的数据库(hbase为hdfs上的海量的结构化或非结构数据构建了层层的索引) 为存储在hdfs上的海量的数据提供存储及随机检索平台 可以与MapReduce.hive.spark等分析框架集成,为数据分析框架提供数据源 基于[列存储]的分布式

Learning to Promote Saliency Detectors 原本放在了思否上, 但是公式支持不好, csdn广告太多, 在博客园/掘金上发一下 https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning 缩写标注: SD: Saliency Detection ZSL: Zero-Shot Learning 关键内容: 没有训练直接将图像映射到标签中的DNN.相反,将DNN拟合为一个嵌入函数,以将像素和显著/背景区域的属性映射到度量空间.

14.1  Access 1. get_region_chain 功能:一个对象的轮廓(contour)作为链式码. 2. get_region_contour 功能:查询一个目标的轮廓(contour). 3. get_region_convex 功能:查询突起的外表作为轮廓(contour). 4. get_region_points 功能:查询一个区域的像素数. 5. get_region_polygon 功能:用一个多边形近似获取区域. 6. get_region_runs 功能:查询一

论文 技术分析<关于网络分层信息泄漏点快速检测仿真> "1.基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取.2.将泄露点检测值和滑动窗口中平均熵值之间的差与动态阈值作比较,判断是否存在泄露点.""<基于云计算入侵检测数据集的内网用户异常行为分类算法研究>" "采用Weka机