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C#百钱买百鸡--循环练习[穷举法].rarQQ:292258449
针对交叉熵阈值法的时间复杂性过大的不足,提出了基于目标函数最优化原理的交叉熵分割准则的快速迭代算法。大量的实验结果表明,提出的快速迭代算法是有效的。【英文摘要】Consideringthatthres
用高斯法自动计算选择阈值进行图像分割 ，是一个主函数
基于熵的方法是比较简单且效率高的一种图像分割方法，针对多类的图像，我们应用多阈值的方法进行分割，结合粒子群优化，提高分割速率，达到较好的分割结果。
图像分割，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度，颜色，纹理等，而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。基于信息熵的一类方法被广泛应用到图
Image Segmentation Threshold Iterative Improvement Algorithm Based on Information Entropy
基于类间方差验证的Tsallis熵阈值分割
算法速度很快哦，只要0.4秒，风格效果稳定，用了cameraman测试的
使用滑动窗口计算多列数据的信息熵，使用方法: python3 LinesEntCalc.py -o其中，为待计算文件，每行中的每个元素用空格分隔，或修改代码中的_SPLITER常量自定义分隔符。
计算二维图像信息熵
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