Otsu算法(大律法或最大类间方差法)一Otsu最大类间方差法原理利用阈值将原图像分成前景背景两个图象前景:用n1csumm1来表示在当前阈值下的前景的点数质量矩平均灰度后景:用n2 sum-csumm2来表示在当前阈值下的背景的点数质量矩平均灰度当取最佳阈值时背景应该与前景差别最大关键在于如何选择衡量差别的标准而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差(英文简称otsu这也就是这个算法
最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的是一种自适应的阈值确定的方法又叫大津法简称OTSU它是按图像的灰度特性将图像分成背景和目标两部分背景和目标之间的类间方差越大说明构成图像的两部分的差别越大 当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小因此使类间方差最大的分割意味着错分概率最小function ostufilequeryStatus = QUERY_IMAGE(fil
MACROBUTTON MTEditEquationSection2 方程段 1 节 1 SEQ MTEqn r h MERGEFORMAT SEQ MTSec r 1 h MERGEFORMAT SEQ MTChap r 1 h MERGEFORMAT 最大类间方差法(大津法OTSU)最大类间方差法是由日本学者大津(Nobuyuki Otsu)于197
OSTU算法目的就是计算出一连通区域的阈值然后对该区域二值化数学描述为:令连通区域S其中象素灰度范围为[0255]点(xy)的灰度表示为I(xy)灰度级x的点的概率为P(x)则OSTU就是求下式达到最大值的灰度级m使用OSTU对lena.bmp进行二值化得到的结果如下:代码很简单为了朋友更好的实践如下所示:计算OSTU阈值 int CMyDIPView::OSTU(LPSTR lpDI
对重缓冲距计算及标注方法1 .导靴至轿厢导轨顶部的距离H1-S1-S2>2 .井道顶的最低部件与导靴之间的间距H2-S1-S2>3 .井道顶的最低部件与轿顶设备的最高部件之间的间距H3-S1-S2>4 .轿顶可以站人的最高面积的水平面与相应井道顶最低部件的水平面之间的自由垂直距离H4-S1-S2> 5 .对重与缓冲器的距离S1 对重压实缓冲器时缓冲器的压缩行程S2 S1S1从H1-S2-()
Otsu图像分割方法的研究与应用计算机软件与理论 2011 硕士【摘要】 图像分割是图像处理技术中的重要问题也是计算机视觉研究中的一个经典难题计算机视觉中的图像理解包括目标检测特征提取和目标识别等都依赖于图像分割的质量图像分割是对图像进行模式识别和视觉分析的基本前提分割的准确性直接影响到后续的图像分析识别和解释的质量和效率因此具有十分重要的意义阈值分割方法是图像分割技术中最常用的方法其实质是利用图
上下行峰值速率计算方法:TD-LTE峰值速率的计算需要考虑以下几个因素:1带宽2配比和特殊子帧配置3终端等级4公共控制信道开销5端口数6传输模式下面以3:1时隙配比6:6:2特殊配置为例说明峰值速率的计算方法:下行:假设下行按照100个RBPCFICH=1个符号计算且终端支持调制阶数为6(64QAM)子帧0上数据RE个数需要在1213(1ms 14个符号减去1个PDCCH符号)基础上扣除RS PB
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Maximum-Likelihood
VarioB-定义最大缺陷公差方法写作人:Hank Jiang发布时间: 2016-02-28测试产品配件及工具型号设备名称订货号型号数量测量光幕发射端50112893IVBR-5-275-S81测量光幕接收端VBT-5-275-S81调试转换模块50107711VB-INT-2321232转USB模块1电源电缆50104526K-D M8A-4P-5m-PVC22 电气连接图
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