基于opencv二值取反

是统计模式识别的基本方法和基础。是“最优分类器”：使平均错误率最小条件：类别数一定，（决策论中把类别称作状态）已知类先验概率和类条件概率密度

基于otsu二值化的图像黑白处理，用于图像的背景与目标的分离。

提出了一种基于多次二值分类的复杂背景字符定位方法。首先对字符图像去模糊和增强处理后，进行二值分类，在每一次的二值化分类图中根据字符排列及二值分类图投影的特点来进行背景抑制处理，并对背景抑制后的图像再次

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本课题主要对听觉刺激诱发的脑电信号进行了分析和处理。首先，进行听觉刺激诱发脑电信号实验，刺激方案为6个录音问题，受试者做实验时在心里回答“是”或“不是”，利用脑电信号采集系统进行信号采集；其次，对采集

基于数字水印的二值文本头像认证算法

基于二值图像的车牌精确定位方法

对四邻域的二值图像细化描述很清楚，有程序描述

针对局部二值模式采样不充分和对随机噪声及非一致性光照敏感的问题, 提出一种改进梯度局部二值模式(IGLBP)的人脸描述方法。利用多半径和多方向的采样方式获取两组3 pixel×3 pixel的子邻域,

二值化的一些方法,以及如何实现二值化.这个资料是用日语写的,请参考.