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image2
- 灰度的线性变换 灰度的阈值变换 灰度的窗口变换 灰度拉伸 灰度均衡
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- 基于灰度差直方图的阈值选择法 基于均方错分误差最小的阈值选择法 基于类间方差的阈值选择法
chepaidingwei
- 一个很好的车牌定位 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-
Canny2
- 用OpenCv进行边缘检测，可以自己调整阈值。
facedetecion09809
- 人脸检测,不同颜色空间相互转化,面积阈值进行排序.
yuzhifenge
- 基于VC++得阈值分割算法得实现
LineTrans
- 该程序完成如下图像的点运算功能：灰度直方图，灰度的线性变换，阈值变换，灰度拉伸，灰度均衡。
digital_image_processing_method
- 本程序包是关于图形处理和人脸识别的,包括人脸Gabor特征提取，canny算子，水线阈值方法等．大家可以一起参考
Source
- VC图像处理大全，包含阈值分割，二值化处理，图像增强，正交变换，几何变换等。
ostu
- ostu图像分割阈值算法,对Ostu图像分割最优阈值进行优化处理，极大缩短了搜索图像阈值计算时间，与传统的枚举法Otsu方法相比,在计算时间上具有显著的优点。
road_extraction_from_RSimages
- 通过对影像进行预处理增强道路信息,依据影 像灰度直方图信息,对预处理后的影像进行阈值分割,得到一个包含道路信息的二值影像 进一步使用形态开运算去除细小噪声,同时将一部分粘连在道路上的噪声与道路信息进一步分割 接着结合形态腐蚀和形态重建运算获取影像中主要道路网络信息,并用形态闭运算完善道路网络信息 最后对道路网络信息进行形态细化和一定次数的形态修剪处理,得到单像素宽的道路中心线信息
edgedetection
- 高阶谱在图像边缘提取中的应用，该方法仍有亟待改进的地方，但是提供了一种思想。主要改进方面在于：如何使用双阈值连接边缘。
imagesegemention
- 利用图象分割的算法对图象进行阈值分割和轮廓提取，并且包含物体测量面积周长
prewwitCdaima
- 自适应阈值prewwit算子C代码,自适应阈值prewwit算子C代码
yiweizuidashang
- 基于最大熵的图像分割阈值处理程序（单阈值）
duoyuzhifenge
- 基于直方图的多阈值分割可以求出三个阈值，适合CT图像分割
prewwit_C
- 自适应阈值prewwit算子C代码,下载看看吧
VCimageprocess
- 256色转灰度图、Hough变换、Walsh变换、对比度拉伸、二值化变换、反色、方块编码、付立叶变换、高斯平滑、灰度均衡、均值滤波、拉普拉斯锐化、离散余弦变换、亮度增减、逆滤波处理、取对数、取指数、梯度锐化、图像镜像、图像平移、图像缩放、图像细化、图像旋转、维纳滤波处理、用Candy算子提取边缘、阈值变换、直方图均衡、中值滤波。
BP(C)
- 神经网络BP算法（C程序） 文件输入输出目录为：F:\\BP 训练样本文件名：训练样本.txt 值为： 1 1 -1 1 -1 1 0 1 0 1 输出文件名为：阈值.txt 权值.txt
match_template_code
- 用opencv函数编写的,基于灰度的信息的模板匹配.对图像进行了二值处理,设定了阈值。求出最佳匹配点.