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转载:关于二值化函数cvAdaptiveThreshold和cvThreshold的一些发现,望大
OpenCV的自适应阈值化函数中有两个数值参数,blockSize和C。当妳预期得到阈值化效果而非边缘检测效果时,需要把blockSize调大些。当妳还需要压制阈值化结果中的噪声时,需要把C调大些。
http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=3355&extra=page%3D1
亮点:
关于二值化函数cvAdaptiveThreshold和cvThreshold的一些发现,望大
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Otsu适用于直方图为双峰的图像,但是不均匀的照明等会导致不满足双峰条件,此时应采用动态阈值分割法,基本原理如下:局部区域中感兴趣的物体经常要比背景更亮或更暗,局部背景可以通过平滑处理估计,将图像与其局部背景进行比较。
block_size 一般情况下,滤波器宽度应该大于被识别物体的宽度。 block_size太小,无法代表背景,太大的话会影响到临近物体 选定合适的block_size后,我们就可以选定一个更大的阈值param1,更好的抑制噪声
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伊能静