阈值分割

一、前言 　　在分析jdk1.8后的HashMap源码时，发现网上好多分析都是基于之前的jdk，而Java8的HashMap对之前做了较大的优化，其中最重要的一个优化就是桶中的元素不再唯一按照链表组合，也可以使用红黑树进行存储，总之，目标只有一个，那就是在安全和功能性完备的情况下让其速度更快，提升性能。好~下面就开始分析源码。 二、HashMap数据结构 　　 　　说明：上图很形象的展示了HashMap的数据结构（数组+链表+红黑树），桶中的结构可能是链表，也可能是红黑树，红黑树的引入是为了提高效率。所以可见，在分析源码的时候我们不知不觉就温习了数据结构的知识点，一举两得。 三、HashMap源码分析 　　3 .1 类的继承关系　 public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable 　　可以看到HashMap继承自父类（AbstractMap），实现了Map、Cloneable、Serializable接口。其中，Map接口定义了一组通用的操作；Cloneable接口则表示可以进行拷贝，在HashMap中，实现的是浅层次拷贝，即对拷贝对象的改变会影响被拷贝的对象；Serializable接口表示HashMap实现了序列化

关于大津阈值法的定义这里不再赘述，直接给出实现代码： %image_graythresh.m function level =image_graythresh(I) %该函数作用：使用大津阈值法找出图像分割的阈值 [M,N] = size(I); %预定义划分的两组，分别为C1、C2。预定义level，用于存放不同划分时的类间方差 C1 = zeros(1,M*N); C2 = zeros(1,M*N); level =zeros(1,M*N); %求出原图像灰度最大、最小值 max_value =max(max(I)); %定义C1、C2、level的下标，同时起统计个数的作用 columns1 = 1; columns2 = 1; columns3 = 1; %开始遍历 for k =min_value:max_value - 1 %由于预定义个数大于实际个数，因而求均值时不记录多余的零 end %得到最大类间方差下标从而得到阈值 [~, i] =max(level); level = min_value +i - 1; %对阈值做归一化处理 level = level/255; end %DIP_exp4_1.m %该m文件调用Matlab自带函数graythresh以及自编函数image_graythresh对图像进行阈值分割 clc;clear;closeall; I

图像分割的方法很多，我们首先看看阈值分割法。使用阈值分割法的重点是，选取一个合适的阈值！ 本示例从观察灰度图像的直方图，获得阈值。 在示例21里面，我们计算和绘制了飞机降落那张灰度图的直方图。从这个直方图可以直观的看到，存在一个大的峰值，同时拥有大量深色的像素。这两组像素基本对应的是图像的背景和前景。 通过在两组像素之间的过渡处进行阈值化，创建二值图像。在这儿，我们选择的阈值是峰值上升前的过渡值（灰度值120）。 一、c++示例代码 //包含头文件 #include <opencv2/opencv.hpp> //命名空间 using namespace cv; using namespace std; //全局函数声明部分 //主函数 int main() { //【1】载入图像 Mat image = imread("G:\\opencvtest\\testImage\\airplane.jpg"); //【2】检查是否载入成功 if (image.empty()) { printf("读取图片错误，请确认目录下是否有imread函数指定图片存在！ \n "); return 0; } //【3】图像灰度化 Mat grayImage; cvtColor(image, grayImage, COLOR_BGR2GRAY); //【4】图像分割：阈值分割法 Mat binImage

原文链接： 边缘检测与图像分割 作者： HUSTLX 1图像分割原理 图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视，至今提出了各种类型的分割算法。Pal把图像分割算法分成了6类：阈值分割，像素分割、深度图像分割、彩色图像分割，边缘检测和基于模糊集的方法。但是，该方法中，各个类别的内容是有重叠的。为了涵盖不断涌现的新方法，有的研究者将图像分割算法分为以下六类：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术、串行区域分割技术、结合特定理论工具的分割技术和特殊图像分割技术。而在较近的一篇综述中，更有学者将图像分割简单的分割数据驱动的分割和模型驱动的分割两类。下面将图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法、基于数学形态的分割方法以及基于特定理论的分割方法等，对其中主要的分别进行简要介绍。 1.1灰度阈值分割法 是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换： 其中，T为阈值，对于物体的图像元素g(i,j)=l，对于背景的图像元素g(i,j)=0。 由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。如果阈值选取过高，则过多的目标区域将被划分为背景，相反如果阈值选取过低，则过多的背景将被划分到目标区 [7] 。阈值确定后

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 灰度图读入 img = cv2.imread('gradient.jpg', 0) # 阈值分割，ret：return value缩写，代表当前的阈值，暂时不用理会 ret, th = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('thresh', th) cv2.waitKey(0) # 应用5种不同的阈值方法 ret, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) ret, th2 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret, th3 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC) ret, th4 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO) ret, th5 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV) titles = ['Original', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC',

第一天 老师：图像处理。 ~.我：他傻啊，切割出来啊，只需要训练感兴趣的部分就好啦。 ~.我：好的（hello？一个U盘？） 第二天 有这么一个文件 看了里面。。。我要爆炸了。。。 > 598M * 15 = 8970M = 8.97G 我的个妈呀。 为了视觉体验，自动屏蔽，请大家自行去谷歌：虫子、worm、bug、insects。。。 三天后 老师： 好的，我看看。 考虑到 视觉忍受能力 ，我用一个可爱的虫子做为一个示例，其他的都差不多，大家自行尝试。 目标是把虫子区域抠出来 环境： 1.2 下载安装opencv3.2 具体思路如下： 1.获取图片，这个简单哈 img_path = r'C:\Users\aixin\Desktop\chongzi.png' img = cv2.imread(img_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 1 2 3 看，这不就是你处理初始的样子？ 2.转换灰度并去噪声 gray = cv2 .cvtColor (img, cv2 .COLOR _BGR2GRAY) blurred = cv2 .GaussianBlur (gray, ( 9 , 9 ), 0 ) 1 2 我们可以得到这两张图，第一张是灰度图，第二张是去噪之后的，另外说一下，去噪咱们有很多种方法，均值滤波器、高斯滤波器

opencv中给出了canny边缘检测的接口，直接调用： ret = cv2.canny(img,t1,t2) 即可得到边缘检测的结果ret。其中，t1，t2是需要人为设置的阈值。有不少论文研究了自动化的阈值设置方法，即算法在运行过程中能够自适应地找到较佳的分割阈值t1，t2，但是缺乏开源代码，特别是基于python3的实现几乎没有。 本文基于python3，复现一种自适应的阈值分割方法。 输入图片是： 输出结果对比如下：左图是直接用canny，右图是用本文程序自适应分割。 比较不足的是，由于自底向上重新编写，包括非最大抑制等过程。。可能耗时比较久。上面输入图像耗时27.38s，不知道其他学者研究的自适应阈值canny边缘检测方法的耗时情况如何。。程序中预处理过程中已经做了降采样，如果没有降采样的话，耗时会更长。 下面上代码： 主程序.py: import numpy as np import cv2, time, math from scipy.signal import convolve2d as conv2 from matplotlib import pyplot as plt from bilateralfilt import bilatfilt from dog import deroGauss import time #........................

1、阈值分割 阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术。其基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像象素点分为若干类。根据图像阈值化算法所依据的信息源，可将阈值化方法分为五类：1) 基于聚类的方法:数据聚类中，总的数据集被划分为属性相似的子类，例如将灰度级聚类成为两部分：前景物体部分和背景部分。2) 基于直方图的方法：在直方图的峰、谷和直方图的圆滑曲线上进行分析。3) 基于熵的方法：熵方法将区域分为背景区域和前景区域，前景区域通常是物体部分(在一些热红外图像中，背景部分是物体) 。该方法是通过最小化一个熵函数来实现的，交叉熵函数包含了介于原图和其二值图像之间的保留信息。4) 基于空间方法：使用概率密度函数模型，考虑全局范围内的像素之间的相似关系。5) 基于自适应方法：局部方法不能决定单一的阈值，自适应阈值依赖于局部图像特点。 这里，我们仅结合OpenCV中的API函数 threshold 来介绍一下阈值化。threshold函数原型如下： double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxVal, int thresholdType) Parameters: 第一个参数: 输入的灰度图像的地址。 第二个参数: 输出图像的地址。 第三个参数: 进行阈值操作时阈值的大小。 第四个参数:

python skimage图像处理(二) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/66e6261f0279 图像简单滤波 对图像进行滤波，可以有两种效果：一种是平滑滤波，用来抑制噪声；另一种是微分算子，可以用来检测边缘和特征提取。 skimage库中通过filters模块进行滤波操作。 1、sobel算子 sobel算子可用来检测边缘 函数格式为： skimage.filters.sobel(image, mask=None) from skimage import data,filters import matplotlib.pyplot as plt img = data.camera() edges = filters.sobel(img) plt.imshow(edges,plt.cm.gray) 2、roberts算子 roberts算子和sobel算子一样，用于检测边缘 调用格式也是一样的： edges = filters.roberts(img) 3、scharr算子 功能同sobel，调用格式： edges = filters.scharr(img) 4、prewitt算子 功能同sobel，调用格式： edges = filters.prewitt(img) 5、canny算子 canny算子也是用于提取边缘特征

Halcon中阈值二值化的算子众多，通常用得最多的有 threshold、binary_threshold、dyn_threshold 等。 threshold 是最简单的阈值分割算子，理解最为简单； binary_threshold 是自动阈值算子，它可以自动选出暗（dark）的区域，或者自动选出亮（light）的区域，理解起来也没有难度。 动态阈值算子 dyn_threshold 理解起来稍微复杂一点，使用 dyn_threshold 算子的步骤基本是这样的： ① 将原图进行滤波平滑处理。 ② 用原图和平滑后的图逐个像素做比较，它可以根据参数分割出原图比平滑后的图灰度高（或者低）若干个灰度值的区域。 举例如下： 处理程序是这样的： 1 read_image (Image, 'C:/Users/happy xia/Desktop/dynPic.png') 2 mean_image (Image, ImageMean, 9, 9) 3 dyn_threshold (Image, ImageMean, RegionDynThresh, 10, 'dark') 程序分析：本例中，将图片模糊后，点阵字的黑色扩散了，随之就是字的黑色不如原图那么黑了，那么通过给定的限值“10”和“dark”，就可以将原图比模糊后的图 暗10个灰阶以上 的区域（即黑色文字部分）选出来了。