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大津法阈值分割(otsu)
- 个人搜集的两个大津法阈值分割算法(otsu算法)，已通过测试-personal collection of two large Zimbabwe law thresholding segmentation algorithm (Otsu algorithm), have passed the test
细胞图像阈值分割源代码
- 细胞图像阈值分割源代码
基于Mean Shift的阈值分割
- 阈值分割算法是一种将灰度图像转化为二值图像的简单有效的方法，但是由于需处理图像的复杂性，常常使得阈值分割算法中阈值的选取问题无法很好解决。针对这个问题，在进行阈值化处理之前，我们先借助Mean Shift算法的分割特性将灰度值相近的元素进行聚类，然后，在此基础上应用阈值分割算法，达到将图像与背景分离的目的。 简单来说，基于Mean Shift的图像分割过程就是首先利用Mean Shift算法对图像中的像素进行聚类，即把收敛到同一点的起始点归为一类，然后把这一类的标号赋给这些起始点，同时把包含像素
一维最大熵阈值分割算法
- 一维最大熵阈值分割算法实现
ostu算法阈值分割
- ostu阈值分割算法,经典的阈值分割算法
2D最大熵阈值分割算法
- 2D最大熵阈值分割;
图像阈值分割
- 阈值分割，图像处理
opencv阈值分割轮廓提取等图像基本处理源程序，已验证，均可使用
- 利用opencv和C++结合使用的，对图像进行阈值分割、轮廓提取和模糊增强等。
基于大津算法的阈值分割
- 基于大津算法的阈值分割，图像二值化，处理灰度图像，讲目标和背景分离,Otsu threshold segmentation
OSTU.这是一个阈值分割算法
- 这是一个阈值分割算法，主要用来对图像进行二值化，提取感兴趣区域~~,This is a threshold segmentation algorithm, mainly used for binary images, extract region of interest ~ ~
auto_T.rar
- 对图像进行自动的阈值分割处理，是比较经典的图像分割方法，适合图像二值化,Automatic image threshold segmentation of the deal, which is a more classic image segmentation methods, suitable image binarization
QGA_image_segmentation
- 量子遗传算法最大熵法图像多阈值分割程序下载。阈值的个数直接指定即可。-image segmentation based on quantum-inspired genetic algorithm
MaxEntrophy
- 实现了基于图像的最大熵阈值分割,具有非常好的效果。-realize the split of the MaxEntrophy of the picture
bayesthresholding
- 这个代码是基于贝叶斯的阈值分割,很有用的-This code is based on the Bayesian threshold segmentation, very useful
myIterative
- 迭代法阈值分割，迭代法自动计算最优阈值。已经写成函数形式，输入灰度图，输出分割好后的阈值图。-Threshold segmentation iterative method, iterative method for automatically calculating the optimal threshold. Function has been written in the form of input grayscale output partition threshold after a
tuxiangfenge
- 此原码包含两部分：标识物体测量面积和周长，阈值分割和轮廓提取。-This source code contains two parts: marking objects measuring the area and perimeter, threshold segmentation and contour extraction.
KSW最大熵阈值分割
- KSW最大熵阈值分割,该算法速度快，对噪声鲁棒性较好。
第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别
- 基于阈值分割的车牌定位识别 能够实现车牌的自动识别(License plate recognition based on threshold segmentation)
双峰法阈值分割
- 双峰法阈值分割。阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，原理是把图像象素点分为若干类。图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区
基于阈值处理的图像分割
- 用gui做的阈值分割界面，其中包含三种分割方法，数字图像处理那本书里的(Threshold segmentation interface made with GUI)