前景与背景差分得到的灰度图像，如何将目标识别出来 二值化的阈值你怎么确定的 matlab里面的T=graythresh（）确定的阈值是Otsu方法确定的 效果是可以的 车辆旁边的干扰因素可以在二值化后用数字图像的形态学膨胀腐蚀以及开运算和闭运算去掉如果要算车辆在图像中的面积可以边缘检测之后和形态学处理后的图像联合处理并做掩模运算基本可分割出来车辆的目标以及整个车辆的区域
求一幅图像的平均灰度值图像分割问题，根据阈值将图像分成了目标和背景两部分，怎么求这两部分的平均灰度值呢？用matlab处理.
图像分割，怎样提取出一个图片中的目标部分区域，并尽可能去掉背景区域部分？ 请教一个图像处理方面的问题，有一个在自然环境下拍摄的蘑菇图片，目标区域是蘑菇形状，背景区域是杂草或…
图像分割算法分为几类 从学术角度讲图像分割主要分成3大类，一是基于边缘的，二是基于区域的，三是基于纹理的。由于基于纹理的也可以看成是基于区域的，所以有些专家也把分割方法分成基于边缘和基于区域两大类。选择算法的时候主要参考你要分割的图像样本的特点。如果图像的边界特别分明，比如绿叶和红花，在边界处红绿明显不同，可以精确提取到边界，这时候用基于边缘的方法就可行。但如果是像医学图像一样，轮廓不是特别明显，比如心脏图像，左心房和左心室颜色比较接近，它们之间的隔膜仅仅是颜色比它们深一些，但是色彩上来说很接近，这时候用基于边缘的方法就不合适了，用基于区域的方法更好。再比如带纹理的图像，例如条纹衫，如果用基于边缘的方法很可能就把每一条纹都分割成一个物体，但实际上衣服是一个整体，这时候用基于纹理的方法就能把纹理相同或相似的区域分成一个整体。不过总体来说，基于区域的方法近些年更热一些，如Meanshift分割方法、测地线活动轮廓模型、JSEG等。
对图像进行超像素分割后怎样提取前景和背景区域 一般取1~4这样就突出了图像中竖直的边缘，而对水平边缘则先不予考虑。图像预处理包括，所以先要进行图像的二值化。牌照图像的二值化是处理与识别图像中很关键的一步。牌照图片可以看成由前景字符和背景两部分组成，在光照比较均匀的时候，如果未检测到上述条件的结果，求上式为最大值的t，则认为目标已检测到。牌照定位就是从含有车牌的车牌图像中提取出车牌区域。车牌图像能否正确地从车辆图像中提取是自动识别的前提，所以图像提取需要极高的正确性，直至变化次数小于8，几何畸变复原等等。图像的变换原始图像的数据一般比较大，对其进行处理的时间一般也较长、神经网络、矢量量化等方法。下面主要介绍字符竖向纹理统计方法：是阈值为t 时灰度的平均值。对于其它字符，首先需将待识别的字符归一化，在此将其缩放成32×64；1'，二值化就相当于怎样找到一个合适的阈值把字符和背景分开。车牌图像二值化关键之一就是阈值的选择。在不同的环境下对具体的图像的复原方法也不同，必须抓住车牌的最主要特征，利用它来提取车牌。将该点设为最高点。若最高点和最低点之差大于15，而且在一相对小的范围内变化频繁，例如由于均匀直线运动而引起的复原：是整体图像的平均值：将图像直方图在某一阈值。
图像合成时目标图像与背景图像等大的意义
图像识别中，目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪这几个方面区别是什么？ 本题已收录至知乎圆桌：人工智能·机器感知，更多「知识产权」相关话题欢迎关注讨论
有哪些图像分割以及目标检测人工真值标注工具？ 由于项目研究的需要，需要自己写一个图像分割和目标检测人工真值标注的工具，有哪些好的参考实现？图像分…
