adaptive-threshold

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中的黑點我也用java OpenCV的識別黑點是在圖像自適應閾值。但是我沒有做到這一點。我的代碼如下。當我跟着我在這裏寫的代碼時，代碼無法檢測到黑點。 /* * To change this license header, choose License Headers in Project Properties. * To change this template file, choose

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OpenCV自適應閾值HSV圖像

我們（我的團隊和我）希望能夠跟蹤一隻手（主要指標指尖）。手與圖片中的臉部基本上是相同的顏色，但正如您所看到的，我們獲得的噪音也很多。它與手背後的黑色「屏幕」非常吻合。現在的問題是，自適應閾值僅適用於灰度圖像，因此不會很好地檢測到手。我試過使用谷歌搜索HSV自適應閾值但沒有運氣，所以我想着stackoverflow有一些很棒的想法。編輯：當前HSV - >二進制門檻： inRange(hsvx

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使用opencv獲取圖像的較暗線條

如何刪除圖像的較淺線條並僅獲得較暗的線條？以下圖片中有一個數獨遊戲（取自here）。自適應高斯閾值提供了非常好的結果，但它也包括灰色（較亮）線。注：我試過canny，但它也刪除了數字。

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如何使用Emugu CV進行自適應高斯閾值圖像？

我正在瀏覽Emugu CV的文檔，但找不到要使用的東西。有人能告訴我一些關於如何使用自適應高斯閾值的例子嗎？

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自適應閾值變爲空白（全白）圖像

我想將自適應閾值應用到我的位圖圖像，但是一旦我使用下面的代碼，它會顯示空白（全白）圖像，請幫我解決它。下面的代碼：初始化後， Mat grayMat = imread(getImageUri(this, photo).getPath(), IMREAD_GRAYSCALE); Mat resultMat = new Mat(); Imgproc.adaptiveThres

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自適應閾值--- ValueError：太多值來解壓

我很擅長圖像處理。我可以成功地進行正常的閾值處理，但是我在自適應閾值處理中遇到了一個錯誤。這裏是我的代碼： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("vehicle004.jpg") img = cv2.medianBlur(img,5) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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如何在python中掃描文檔時去除噪音？

我有以下的掃描圖像：我想從這個圖像即發生掃描PDF後出現去除黑色噪音。我的意思是我用紅色標記環下面的圖片另外，我想刪除此圖像簽名和penmarks的reagion。請幫忙。

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在灰度圖像中應用自適應閾值

我有一個灰度爲'test.png'的png圖像。我需要將自適應閾值應用於此圖像。我正在使用OpenCV。 image = cv2.imread('test_big.png') im = cv2.adaptiveThreshold(image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) 我無法應用自適應

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自適應閾值處理Matlab-Opencv

我想通過matlab在8位單通道uint8圖像上應用cv.adaptiveThreshold（opencv），但我總是收到錯誤。我曾嘗試下面的代碼從這個網站：https://kyamagu.github.io/mexopencv/matlab/adaptiveThreshold.html th = cv.adaptiveThreshold(img,255,'Method',mean,'Type',

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在opencv中使用較新的算法進行圖像二值化

我想二值化低質量的圖像，發現現有的全局和局部二值化技術（如Sauvola方法，NiBlack方法等）的解決方案或程序沒有多大用處。我沒有找到關於喜歡在報紙上給出的要好得多方法的幾篇好論文： 1）http://www.ski.org/sites/default/files/publications/wacv11-display-reader.pdf#cite.adap-binar 2）https: