自适应阈值 OpenCV IOS
Adaptive Threshold OpenCV IOS
我是 OpenCV 库的新手，我正在尝试使用阈值进行二值化。我有几个问题。
- 阈值和自适应阈值有什么区别？
- 如以下答案所示计算块均值方差有什么好处：OpenCV Adaptive Threshold OCR？
Normal Thresholding 就像我们的大学实习一样，他们在入围时设置了 cgpa 截止值。现在进或出取决于您属于 cgpa 的哪一侧。
自适应阈值就像在纪律上隔离学生然后决定截止点。
如果雇主想要最好的，那么 Normal Thresholding 就很好。但如果他想从每个学科中获得最好的，自适应阈值更好。
输入：
详情：
在正常阈值中，您选择一个强度值并将其传递给函数。您传递的灰度图像的像素以该值作为边界进行划分，并分配一个强度，这是您传递给该函数的第三个参数。在 OpenCV 中，您可以使用 THRESH_BINARY 、THRESH_BINARY_INV 、THRESH_TOZERO 等参数获得相同想法的许多变体
在自适应阈值中，您 select 像素周围的一个小区域作为阈值。
向 OpenCV 函数传递灰度图像、分配给真实像素的最大强度值、自适应方法、邻域大小和常数值。
邻域的大小是计算阈值的像素周围的区域。自适应的方法有两种——一种是这个盒子里所有像素值的平均值减去常数就是边界，另一种是加权平均减去常数值，中心像素在决定边界时有更好的发言权。
使用哪一个：
这完全取决于您要执行的操作。
如果你有一张图片并且想要获得图片的闪光部分，请使用正常阈值。
如果您的图像存在局部光照差异，并且您想要突出与周围环境不同的明显物体，请选择自适应阈值。现在，如果你有阴影的边界并且你不希望那个阴影潜入你的阈值，我会说特别是高斯自适应方法会是一个更好的尝试。
如果您认为您的图像有噪点或者如果值在均值附近变化很大，那么使用块均值方差操作是一种选择。
我是 OpenCV 库的新手，我正在尝试使用阈值进行二值化。我有几个问题。
- 阈值和自适应阈值有什么区别？
- 如以下答案所示计算块均值方差有什么好处：OpenCV Adaptive Threshold OCR？
Normal Thresholding 就像我们的大学实习一样，他们在入围时设置了 cgpa 截止值。现在进或出取决于您属于 cgpa 的哪一侧。
自适应阈值就像在纪律上隔离学生然后决定截止点。
如果雇主想要最好的，那么 Normal Thresholding 就很好。但如果他想从每个学科中获得最好的，自适应阈值更好。
输入：
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在正常阈值中，您选择一个强度值并将其传递给函数。您传递的灰度图像的像素以该值作为边界进行划分，并分配一个强度，这是您传递给该函数的第三个参数。在 OpenCV 中，您可以使用 THRESH_BINARY 、THRESH_BINARY_INV 、THRESH_TOZERO 等参数获得相同想法的许多变体
在自适应阈值中，您 select 像素周围的一个小区域作为阈值。 向 OpenCV 函数传递灰度图像、分配给真实像素的最大强度值、自适应方法、邻域大小和常数值。
邻域的大小是计算阈值的像素周围的区域。自适应的方法有两种——一种是这个盒子里所有像素值的平均值减去常数就是边界，另一种是加权平均减去常数值，中心像素在决定边界时有更好的发言权。
使用哪一个：
这完全取决于您要执行的操作。
如果你有一张图片并且想要获得图片的闪光部分，请使用正常阈值。
如果您的图像存在局部光照差异，并且您想要突出与周围环境不同的明显物体，请选择自适应阈值。现在，如果你有阴影的边界并且你不希望那个阴影潜入你的阈值，我会说特别是高斯自适应方法会是一个更好的尝试。
如果您认为您的图像有噪点或者如果值在均值附近变化很大，那么使用块均值方差操作是一种选择。