Otsu算法在Canny算子中的應(yīng)用中,Otsu算法的程序后,要不要再添加在Canny...

1、LoG算子和Canny算子是具有平滑功能的二階和一階微分算子，邊緣檢測效果較好， 在邊緣檢測算法中，前三個步驟用得十分普遍。

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2、目前有多種算法可以進行邊緣檢測，雖然Canny算法年代久遠，但可以說它是邊緣檢測的一種標準算法，而且仍在研究中廣泛使用。

3、非極大值抑制（NMS），可理解為局部最大搜索，即搜索鄰域范圍內(nèi)的最大值。

4、由于Sobel算子是濾波算子的形式，用于提取邊緣，可以利用快速卷積函數(shù)， 簡單有效，因此應(yīng)用廣泛。更為詳細知識，請參考博文【特征提取】差分近似圖像導(dǎo)數(shù)算子之Sobel算子。

5、先用高閾值求邊緣。canny求得的邊緣希望是連在一起的（通常是封閉的），但高閾值求的邊緣一般斷斷續(xù)續(xù)。斷開的地方如果低閾值求的邊緣存在，就用低閾值的邊緣接上去，目的讓邊緣盡量都連在一起。

6、Canny 算法包含許多可以調(diào)整的參數(shù)，它們將影響到算法的計算的時間與實效。高斯濾波器的大小：第一步所有的平滑濾波器將會直接影響 Canny 算法的結(jié)果。

自動確定圖像二值化最佳閾值的方法

首先在PS內(nèi)打開該圖片，然后點擊“圖像”-“模式”-“灰度”。提示窗口內(nèi)點擊“扔掉”，把該圖上轉(zhuǎn)換為純灰度的圖片。接著點擊工具欄“圖像”-“調(diào)整”-“閾值”。

閾值化：給定一個數(shù)組和一個與之，然后根據(jù)數(shù)組中的每個元素的值，是高于還是低于閾值而進行一些操作。如果像素值大于閾值，則分配給它一個值(如白色的)，否則它被分配給另一個值(如黑色)。此為固定閾值的事例。

白色)，值小于等于K像素值設(shè)為0(黑色)。

這是一個經(jīng)驗公式，屬于長期總結(jié)出來的求取圖像二值化時候閾值的方法。

大津法(最大類間閾值法)

1、大津法又叫最大類間方差法、最大類間閾值法（OTSU）。

2、OTSU算法又叫最大類間方差閾值分割算法，也叫大津算法（大津展之 tsu Nobuyuki），主要用于一些簡單的閾值確定。對于下面這張灰度圖片：我們想讓這些物體（前景）和背景區(qū)分更明顯一些，比如讓物體為純黑，背景全白。

3、Otsu算法：最大類間方差法(大津算法)，是一種確定閾值的算法。

幾種二值化方法c++實現(xiàn)

1、所謂的二值化一般就是指 將真彩色或者灰度圖轉(zhuǎn)化為黑白兩色，一般說來是處理灰度圖。

2、void cvThreshold( const CvArr* src， CvArr* dst， double threshold，double max_value， int threshold_type )；這個函數(shù)是定閾值二值化處理，比較粗略吧。另外可以用自適應(yīng)閾值二值化，那樣的話就會比這個更精細。

3、該方法的閾值是通過對該窗口像素的平均值E，像素之間的差平方P，像素之間的均方根值Q等各種局部特征，設(shè)定一個參數(shù)方程進行閾值的計算，例如：T=a*E+b*P+c*Q，其中a，b，c是自由參數(shù)。

4、灰度處理那個很簡單吧，基本上C#都自動幫你做了，你那代碼就是手動遍歷其中每個像素然后讀取其灰度值（這里代碼偷懶直接讓C#幫忙計算了）然后重新把像素設(shè)置為RGB都是灰度值的顏色而已。

5、根據(jù)閾值選取的不同，二值化的算法分為固定閾值和自適應(yīng)閾值。 比較常用的二值化方法則有：雙峰法、P參數(shù)法、迭代法和OTSU法等。

最大類間方差法?

1、大津法又叫最大類間方差法、最大類間閾值法（OTSU）。

2、Otsu算法：最大類間方差法(大津算法)，是一種確定閾值的算法。

3、OTSU算法又叫最大類間方差閾值分割算法，也叫大津算法（大津展之 tsu Nobuyuki），主要用于一些簡單的閾值確定。對于下面這張灰度圖片：我們想讓這些物體（前景）和背景區(qū)分更明顯一些，比如讓物體為純黑，背景全白。

4、k的0～255循環(huán)求得每一個對應(yīng)的fc=w0*(u0-ut).^2+w1*(u1-ut).^2；然后比較這256個fc中的最大值，對應(yīng)的那個k就是ostu的閾值。所以你這個還差一個k的循環(huán)，并在循環(huán)里面求最大fc。

當前標題：OTSU法函數(shù)C語言 otsu算法
文章分享：http://chinadenli.net/article14/dehjcde.html

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