二值化图像识别

一、二值化图像识别

在计算机视觉和图像处理中，二值化图像识别是一项重要且常见的任务。通过将图像中的像素值转换为两个可能值（通常是黑和白），二值化处理可以简化图像并突出显示感兴趣的特征。

什么是二值化图像识别？

二值化图像识别是图像处理中的一种常见技术，其核心思想是将灰度图像转换为二值图像，即每个像素点只有两个取值。

在实际应用中，二值化处理可以用于物体检测、边缘检测、字符识别等领域。通过将图像转换为简单的黑白形式，可以更轻松地提取出图像中的关键信息。

二值化方法

在进行二值化图像识别时，常用的方法包括全局阈值、局部阈值、自适应阈值等。

全局阈值

全局阈值法是将整幅图像的像素与一个阈值进行比较，大于阈值的像素值设为一个值，小于阈值的设为另一个值。

局部阈值

局部阈值法是根据每个像素的邻域信息来确定该像素的阈值，可以更好地适应不同部分的光照情况。

自适应阈值

自适应阈值法是根据像素周围的邻域灰度信息动态地确定阈值，可以应对不同光照条件下的图像。

应用领域

二值化图像识别在许多领域都有着重要的应用，比如安防监控、医学影像、自动驾驶等。

在安防监控领域，二值化处理可以用于人脸识别、行人检测等任务，帮助提高监控系统的准确性。

在医学影像领域，二值化图像识别可以帮助医生更快速地诊断疾病，提高诊断效率。

在自动驾驶领域，二值化处理可以帮助车辆感知道路情况，保障行车安全。

总结

通过二值化图像识别技术，可以将复杂的图像信息转换为简单的黑白形式，突出显示出关键特征，为后续的图像处理和分析提供便利。

不同的二值化方法适用于不同的场景，需要根据具体问题选择合适的方法。

二、指纹图像的二值化原理？

指纹识别技术是当前生物识别技术中应用最为广泛的一种。自动指纹识别的关键技术包含指纹预处理，指纹特征提取，指纹特征匹配几方面。实际得到广泛应用的指纹特征匹配多是基于指纹细节点特征。指纹细节点特征的提取通常在细化二值指纹图像上进行。图像二值化就是根据一定的规则，将一幅图像变为只用两阶灰度表示的黑白图像。

二值化指纹图像中通常黑像素表示指纹的脊线，而白像素表示指纹的谷线和背景区。

三、如何用opencv将图像二值化？

double cv::threshold( cv::InputArray src, // 输入图像 cv::OutputArray dst, // 输出图像 double thresh, // 阈值 double maxValue, // 向上最大值 int thresholdType // 阈值化操作的类型 );

四、如何计算二值化图像的中心？

我建议还是不要利用矩阵来“硬计算”出其中心，可以用如下方法：【方法】利用OpenCV库提供的cvFindContours()先获得这个二值化图像的轮廓，然后用cvBoundingRect()计算出这个轮廓的“外接矩形”，例如这个矩形记为rect，那么这个矩形的位置和长宽分别为 rect.x rect.y rect.width rect.height，然后利用这四个数据即可轻松的计算出这个外接矩形的中心，这个中心也就是你的二值化图像的中心。

五、ps如何二值化图像算面积？

最简单的思路：先转成灰度图，然后转成二值图像，然后利用黑色/总像素的比值乘以图像的总面积，得到图形的面积。

如果想做的细，其中的任何一个步骤都会很精致，尤其是二值化，算法有很多种，需要结合实际情况选择合用的算法，或者编写程序根据图像特征自动选择算法。再麻烦一点的话，彩色图像的色彩分割本身就是一个硕士课题了。以上。专业路过的老狼

六、图像文字二值化后识别原理

原理：对包含文字的图像进行处理以便后续进行特征提取、学习。这个过程的主要目的是减少图像中的无用信息，以便方便后面的处理。在这个步骤通常有：灰度化（如果是彩色图像）、降噪、二值化、字符切分以及归一化这些子步骤。经过二值化后，图像只剩下两种颜色，即黑和白，其中一个是图像背景，另一个颜色就是要识别的文字了。降噪在这个阶段非常重要，降噪算法的好坏对特征提取的影响很大。字符切分则是将图像中的文字分割成单个文字——识别的时候是一个字一个字识别的。如果文字行有倾斜的话往往还要进行倾斜校正。归一化则是将单个的文字图像规整到同样的尺寸，在同一个规格下，才能应用统一的算法。

· 特征提取和降维：特征是用来识别文字的关键信息，每个不同的文字都能通过特征来和其他文字进行区分。对于数字和英文字母来说，这个特征提取是比较容易的，因为数字只有10个，英文字母只有52个，都是小字符集。对于汉字来说，特征提取比较困难，因为首先汉字是大字符集，国标中光是最常用的第一级汉字就有3755个；第二个汉字结构复杂，形近字多。在确定了使用何种特征后，视情况而定，还有可能要进行特征降维，这种情况就是如果特征的维数太高（特征一般用一个向量表示，维数即该向量的分量数），分类器的效率会受到很大的影响，为了提高识别速率，往往就要进行降维，这个过程也很重要，既要降低维数吧，又得使得减少维数后的特征向量还保留了足够的信息量（以区分不同的文字）。

· 分类器设计、训练和实际识别：分类器是用来进行识别的，就是对于第二步，对一个文字图像，提取出特征给，丢给分类器，分类器就对其进行分类，告诉你这个特征该识别成哪个文字。

· 后处理：后处理是用来对分类结果进行优化的，第一个，分类器的分类有时候不一定是完全正确的（实际上也做不到完全正确），比如对汉字的识别，由于汉字中形近字的存在，很容易将一个字识别成其形近字。后处理中可以去解决这个问题，比如通过语言模型来进行校正——如果分类器将“在哪里”识别成“存哪里”，通过语言模型会发现“存哪里”是错误的，然后进行校正。第二个，OCR的识别图像往往是有大量文字的，而且这些文字存在排版、字体大小等复杂情况，后处理中可以尝试去对识别结果进行格式化，比如按照图像中的排版排列什么的，举个栗子，一张图像，其左半部分的文字和右半部分的文字毫无关系，而在字符切分过程中，往往是按行切分的，那么识别结果中左半

七、二值化图像的值是哪两个值？

图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。

八、opencv抓取摄像头图像二值化？

把pBkImg中这个IPL_DEPTH_32F换成跟你原图像一致的IPL_DEPTH_8U，再试试看。

CV_Assert( src.depth() == dst.depth() );

九、ERDAS/ENVI下怎样做图像二值化？谢谢？

二值化在ENVI中可以通过band math来实现。

十、自动确定图像二值化最佳阈值的方法？

　　阈值将原图象分成前景，背景两个图象。 　　前景：用n1, csum, m1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-csum, m2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，这也就是这个算法名字的来源） 　　在本程序中类间方差用sb表示，最大类间方差用fmax 　　关于最大类间方差法（otsu）的性能: 　　类间方差法对噪音和目标大小十分敏感，它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。 　　当目标与背景的大小比例悬殊时，类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰，此时效果不好，但是类间方差法是用时最少的。 　　最大最大类间方差法（otsu）的公式推导： 　　记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0， 平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。 　　则图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。 　　前景和背景图象的方差：g=w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1),此公式为方差公式，可参照概率论课本 　　上面的g的公式也就是下面程序中的sb的表达式 　　当方差g最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，也就是此时的灰度是最佳阈值 　　unsafe public int GetThreshValue(Bitmap image) 　　{ 　　BitmapData bd = image.LockBits(new Rectangle(0, 0, image.Width, image.Height), ImageLockMode.WriteOnly, image.PixelFormat); 　　byte* pt = (byte*)bd.Scan0; 　　int[] pixelNum = new int[256]; //图象直方图，共256个点 　　byte color; 　　byte* pline; 　　int n, n1, n2; 　　int total; //total为总和，累计值 　　double m1, m2, sum, csum, fmax, sb; //sb为类间方差，fmax存储最大方差值 　　int k, t, q; 　　int threshValue = 1; // 阈值 　　int step = 1; 　　switch (image.PixelFormat) 　　{ 　　case PixelFormat.Format24bppRgb: 　　step = 3; 　　break; 　　case PixelFormat.Format32bppArgb: 　　step = 4; 　　break; 　　case PixelFormat.Format8bppIndexed: 　　step = 1; 　　break; 　　} 　　//生成直方图 　　for (int i = 0; i < image.Height; i++) 　　{ 　　pline = pt + i * bd.Stride; 　　for (int j = 0; j < image.Width; j++) 　　{ 　　color = *(pline + j * step); //返回各个点的颜色，以RGB表示 　　pixelNum[color]++; //相应的直方图加1 　　} 　　} 　　//直方图平滑化 　　for (k = 0; k <= 255; k++) 　　{ 　　total = 0; 　　for (t = -2; t <= 2; t++) //与附近2个灰度做平滑化，t值应取较小的值 　　{ 　　q = k + t; 　　if (q < 0) //越界处理 　　q = 0; 　　if (q > 255) 　　q = 255; 　　total = total + pixelNum[q]; //total为总和，累计值 　　} 　　pixelNum[k] = (int)((float)total / 5.0 + 0.5); //平滑化，左边2个+中间1个+右边2个灰度，共5个，所以总和除以5，后面加0.5是用修正值 　　} 　　//求阈值 　　sum = csum = 0.0; 　　n = 0; 　　//计算总的图象的点数和质量矩，为后面的计算做准备 　　for (k = 0; k <= 255; k++) 　　{ 　　sum += (double)k * (double)pixelNum[k]; //x*f(x)质量矩，也就是每个灰度的值乘以其点数（归一化后为概率），sum为其总和 　　n += pixelNum[k]; //n为图象总的点数，归一化后就是累积概率 　　} 　　fmax = -1.0; //类间方差sb不可能为负，所以fmax初始值为-1不影响计算的进行 　　n1 = 0; 　　for (k = 0; k < 255; k++) //对每个灰度（从0到255）计算一次分割后的类间方差sb 　　{ 　　n1 += pixelNum[k]; //n1为在当前阈值遍前景图象的点数 　　if (n1 == 0) { continue; } //没有分出前景后景 　　n2 = n - n1; //n2为背景图象的点数 　　if (n2 == 0) { break; } //n2为0表示全部都是后景图象，与n1=0情况类似，之后的遍历不可能使前景点数增加，所以此时可以退出循环 　　csum += (double)k * pixelNum[k]; //前景的“灰度的值*其点数”的总和 　　m1 = csum / n1; //m1为前景的平均灰度 　　m2 = (sum - csum) / n2; //m2为背景的平均灰度 　　sb = (double)n1 * (double)n2 * (m1 - m2) * (m1 - m2); //sb为类间方差 　　if (sb > fmax) //如果算出的类间方差大于前一次算出的类间方差 　　{ 　　fmax = sb; //fmax始终为最大类间方差（otsu） 　　threshValue = k; //取最大类间方差时对应的灰度的k就是最佳阈值 　　} 　　} 　　image.UnlockBits(bd); 　　image.Dispose(); 　　return threshValue; 　　}

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