Halcon运算符学习：图像分割-threshold、binary-threshold、dyn-threshold运算符

Halcon算子学习：图像阈值分割算子

本节主要介绍了图像分割中的三种不同阈值方法：基于全局固定阈值的阈值分割、基于自动全局阈值的二元阈值分割以及基于局部动态调整的动态阈值分割

具体而言

• 4. 基于方差的算子：实现一种基于均值与标准差的局部阈值分割方法
• 5. 双重算法：提供一种双阈算法，在支持符号图像处理的任务中应用
• 6. 自适应算法：实现一种全局自适应阈算法
• 7. 快速算法：采用一种全局快速自适应算法进行图像处理
• 8. 分水岭模型：基于分水岭模型的空间分离方法用于图像划分

前言

图像二值化是图像分析与处理中核心的手段，在这一领域中它是最常用的关键技术之一

• 图像处理中的常见二值化方法汇总
• Halcon阈值化算子dual_threshold与var_threshold的解析

1.threshold-全局固定阈值分割

计算给定图像中区域的全局固定阈值
该算法采用全局固定的阈值进行图像分割
为了获得最佳分割效果
算法将从输入图像中确定符合以下标准的像素点
其中g代表区域内的像素灰度值
MinGray为该区域