文件交换
图像处理教程向初学者演示基本概念。
交互式阈值图像。制作二值图像。
脚本做简单的颜色检测在RGB颜色空间。在图像中找到红色物体。
SMOTE函数取维数为(r,n)的特征向量和维数为的目标类
它是一种基于聚类的图像阈值算法。
基于McCulloch方法的改进CS算法在Levy飞行生成中的实现
3类模糊c均值聚类的阈值化。
和声搜索算法在多阈值图像分割中的实现
OTSU(I,N)利用OTSU的N阈值法将图像I分成N类。
基于直方图软阈值的图像分割
Sauvola二值化方法非常适合于光照不佳或染色的文件。
带有本地统计信息的阈值，例如平均值或中值。
使用用户指定的块大小对图像执行LOCAL Otsu阈值。
多电平图像阈值的电磁优化实现
一种全局图像阈值算法的实现
一种快速、性能良好的局部图像阈值方法。
这个文件将任何图像转换成二进制格式
迟滞阈值的C实现
交互式选择图像阈值的强度水平。
提供基于ISODATA方法的自动阈值设置。
在图像中使用信息熵的例子
利用Matlab内置函数实现阈值分割
允许用户交互选择/取消像素阈值图像使用RGB或HSV过滤器。
基于坡度差分布的阈值选取方法
一种传统的局部图像阈值法。
面向对象的定价，校准和套期保值框架。
阈值给定的灰度图像。
伯恩森阈值法的实现。
实现Kittler和Illingworth所描述的自动阈值算法
Image类将多维数据数组与元数据封装在一起，便于图像处理和可视化
检测图像中其他电子元件的电阻，确定电阻器的颜色代码，从而确定欧姆值
图像压缩算法的实现
基于二维或三维连接邻域的双阈值分割图像。
Nick的二值化实现了局部图像阈值化。
最大熵阈值是目标与背景之间信息的最大化。
Manual_thresh交互式地为图像阈值选择强度级别带
用三角方法计算一个阈值。
MCMC——马尔可夫链蒙特卡罗工具
Visual Bag的Matlab (GUI)实现。
多层图像阈值分割方法
采用ISODATA算法对图像进行阈值处理
基于局部均值和标准差的局部自适应阈值。
用于图像分割的大津阈值
计算一个最佳图像阈值。计算最小错误阈值
图像“cameraman.tif”将用经典的OTSU算法进行二值化。
Wolf二值化执行局部图像阈值化。
Meanthresh执行一个简单的局部图像阈值。
冯二值化方法非常适合于光照不佳或染色的文件。
求图像的阈值
凸、非凸和NP硬矩阵补全算法
提供灰度图像的三个阈值估计，使其成为二值图像。
基于Otsu算法的图像分割类间方差和类内方差计算
选择脚本
显示基于RGB阈值的8色图像版本的GUI。
使用最小错误阈值来寻找分离前景和背景的阈值
基于基本阈值分类器的高光谱图像分类
使用Otsu方法计算全局阈值
一种在直播视频中检测黄色/青色/品红颜色的方法
计算图像负数，基本阈值，对比度拉伸，灰度切片
该程序根据图像的特征来计算图像中出现的螺母和螺栓的数量
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