如何计算二值化图像的中心？ 我建议还是不要利用矩阵来“硬计算”出其中心，可以用如下方法：【方法】利用OpenCV库提供的cvFindContours()先获得这个二值化图像的轮廓，然后用cvBoundingRect()计算出这个轮廓的“外接矩形”，例如这个矩形记为rect，那么这个矩形的位置和长宽分别为 rect.x rect.y rect.width rect.height，然后利用这四个数据即可轻松的计算出这个外接矩形的中心，这个中心也就是你的二值化图像的中心。
图像的二值化处理的阈值是指什么？求vc下的代码实现！？ 图像的二值化处理，是将256位的灰度图、或RGB的彩色图像转换成2位的黑白图像的过程。在这个过程中，256位的灰度图，共有256级，变成黑白图像后，只有2级，这个需要定义一个值，以此值为界限，大于这个值就为白，小于这个值为黑，这个定义的值，就是阈值。处理时，阈值通常只有一个，但是也可以有两个，即只需要中间一段的灰度图像，如100~200的是白，其它的0~99和201~255都是黑。彩色图像也是类似的道理，其可以根据RGB值（或HSI等颜色模型）各个分量进行阈值处理，得到黑白图像。
OpenCV图像自适应阈值二值化及图像平滑处理
图像处理二值化中阈值的求解原理 这是一个经验公式，属于长期总结出来的求取图像二值化时候阈值的方法。Gmax和Gmin是从图像中取得的像素最大最小灰度值举个例子，一副图片灰度分布在20～100之间：要是以最大最小的平均灰度作为阈值就是T=（100+20）/2；但是为了突出灰度值大的部分，可以使高灰度的权值增加；就变换成了（100×2+20×1）/3；也就相当于T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3。够详细了吧。呵呵
Matlab图像二值化 2 用graythresh和im2bw命令 thresh=graythresh(I)；自动确定二值化阈值 I2=im2bw(I，thresh)；对图像二值化 说明： 1.graythresh命令为 Matlab 自动确定最佳阈值 。
图像处理二值化中阈值的求解原理 这是一个经验公式，属于长期总结出来的求取图像二值化时候阈值的方法.Gmax和Gmin是从图像中取得的像素最大最小灰度值举个例子，一副图片灰度分布在20～100之间：要是以最大最小的平均灰度作为阈值就是T=（100+20）/2；但是为了突出灰度值大的部分，可以使高灰度的权值增加；就变换成了（100×2+20×1）/3；也就相当于T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3.够详细了吧.
灰度图转化为二值图像时阈值为什么只能选择0到1？ 刚接触图像处理，有个问题不明白，请教各位大神。以8位无符号整形数据为例，灰度图像的灰度级范围应该是0…
matlab设定阈值的二值化 im2bw(I，level)level就是阈值
自动确定图像二值化最佳阈值的方法？ 阈值将原图象分成前景，背景两个图象。前景：用n1，csum，m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度 后景：用n2，sum-csum，m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度 当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准 而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差（英文简称otsu，这也就是这个算法名字的来源）在本程序中类间方差用sb表示，最大类间方差用fmax 关于最大类间方差法（otsu）的性能：类间方差法对噪音和目标大小十分敏感，它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。当目标与背景的大小比例悬殊时，类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰，此时效果不好，但是类间方差法是用时最少的。最大最大类间方差法（otsu）的公式推导：记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。则图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。前景和背景图象的方差：g=w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1)，此公式为方差公式，可参照概率论课本 上面的g的公式也就是下面程序中的sb的表达式 当方差g最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，也就是此时。
图像处理二值化中阈值的求解原理？
