图像分割OTSU法

二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法.针对二维Otsu方法计算量大的特点,采用粒子群算法来搜索最优二维阈值向量.每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,

亲测好用。自动计算阈值。函数和主程序都给出来了

求取图像二值化时阈值的方法，otsu法，也称为大津法，

能生较好的分割效果基于opencv1.0的VC6.0

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今天小编就为大家分享一篇Python实现投影法分割图像示例(二),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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本文使用迭代法进行图像的分割，重点在于可以自动检测阈值大小。检测出来阈值大小后继而实现分割

图像分割的阈值法认识阈值法分为全局阈值法和局部阈值法两种。全局阈值法指利用全局信息(例如整幅图像的灰度直方图)对整幅图像求出最优分割阈值,可以是单阈值,也可以是多阈值;局部阈值法是把原始的整幅图像分为

Matlab watershed method to segment image code