目录
- 一、Niblack算法
-
- 1、算法概述
- 2、参考文献
- 二、代码实现
- 三、结果展示
OpenCV——Niblack局部阈值二值化方法由CSDN点云侠原创，爬虫自重。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。
一、Niblack算法
1、算法概述
Niblack 算法是一种典型的局部阈值二值化方法，图像每个像素点与通过局部邻域计算得到的阈值相比较进行二值化。局部阈值的计算方法为: 设 f ( x ， y ) f( x，y) f(x，y) 是图像某一点 ( x ， y ) ( x，y ) (x，y) 的灰度值，则该点的局部阈值是在以其为中心的一个 w × w w × w w×w大小的窗口内计算得到的，计算公式如下:
$$ T ( x ， y ) = m ( x ， y ) + k ∗ σ ( x ， y ) (1) T( x，y) = m( x，y) + k* σ( x，y) \tag{1} T(x，y)=m(x，y)+<
![【Hadoop】- YARN架构[7]](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/473efa710d864050853785ac7e785f1c.png)
