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迭代遍歷圖像取決於語言,數據結構的使用等...下面的僞代碼可能有助於像素的簡單閾值大於某個值。您似乎表示您對多通道數據感興趣,因此您可能需要檢查每個通道並相應地將結果設置爲藍/白。
## image thresholding pseudo code
imagea = ReadImage('yourfilehere')
outputImage = zeros(imagea.shape)
threshold = 100
for i in range(imagea.shape[0]):
for j in range(imagea.shape[1]):
pixelValue = GetPixel(imagea,i,j)
if pixelValue>100:
SetPixel(outputImage,i,j,255)
else:
SetPixel(outputImage,i,j,0)
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你知道哪些像素是背景像素,哪些不是背景像素? – Dan
你可以發佈你正在處理的示例圖片嗎? – Shai
這是非常廣泛的;你應該開始[這裏](http://www.mathworks.com/discovery/image-segmentation.html)。具體來說,嘗試使用Otsu的方法('graythresh')自動查找閾值,然後嘗試k-means等等的第一次演練。您需要了解數據以找出正確的解決方案。例如,可能需要首先對圖像進行平滑處理,也許使用Canny進行簡單的「邊緣」檢測就足夠了... – chappjc