一文搞懂图像二值化算法

文章预览

传统的机器视觉通常包括两个步骤： 预处理和物体检测。而沟通二者的桥梁则是 图像分割（Image Segmentation ） [1]。图像分割通过简化或改变图像的表示形式，使得图像更易于分析。 举个例子，食品加工厂新进了一批肉鸡，想通过视觉检测其美味程度。机器在预处理优化完图像之后，要先把图像中的鸡肉和背景分开，并对感兴趣的区域单独进行分析，才能做出快速准确的判断。   食品加工厂的视觉处理   然而，图像分割对愚蠢的AI来说并不容易。聪明的人类一眼就能看出下图中哪些东西能吃、哪些不能吃。但计算机要把这些东西分开却得花费一番功夫。      原图       图像分割结果    最简单的图像分割方法是 二值化（Binarization） 。 图像二值化（ Image Binarization）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 ………………………………