图像二值化-局部阈值方法汇总

文章预览

点击上方 蓝字 关注我们 微信公众号： OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 概述： 在图像处理中二值图像处理与分析是图像处理的重要分支，图像二值分割尤为重要，有时候基于全局阈值自动分割的方法并不能准确的将背景和对象二值化，这个时候就需要使用局部的二值化方法。常见的图像二值化局部自动阈值的方法有九种，在ImageJ的分支Fiji中已经全部实现，OpenCV中自适应阈值方法也实现了局部阈值的均值法与高斯均值法算法。对于二值图像常见的表示还可以1 - 表示对象，0-表示背景。 运行与各种方法介绍： 首先看一下ImageJ种九种二值化方法的运行演示： 原图 对应基于各种局部二值化方法运行结果： Bernsen 实现了Bernsen算法，ImageJ中的代码实现是基于圆形的掩膜而不是标准算法中的矩形掩膜。最初输入的对比度阈值(Contrast Threshol ………………………………