使用opencv去掉二值化图像中黑色面积较小的连通域

MATLAB 大津法求取二值化阈值otsu，适用于机器视觉初学者

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利用python语言实现图片的二值化，首先解码，灰度化，最后自定义阈值，二值化。

最小外接矩形的求取 ，求二值图像的最小外接矩形。MATLAB程序，以及实验步骤

提供了局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）的代码和人脸识别例子程序

文件说明: main_fig //matlab交互式图形界面文件 cxk.jpg //用于测试的图片文件 D_C_T.m //正向二维dct变换函数 等价于 dct2() encoding.m //通过zigzag扫描进行连接数据 ezh.m //图像二值化算法 Huffman.m //参考nineheaded_bird博客链接:https://blog.csdn.net/tengweitw/article/details/45478497 进行略微改进的哈夫曼编码函数 huiduhua.m//图像灰度化算法 I_D_C_T.m //逆向二维dct变换函数 等价于 idct2() IMAGE_DCT.m //基于dct变换和哈夫曼编码的图像压缩函数，并计算压缩率，返回解码图像。 img_block.m //图像分块操作函数 main_.m //交互式图形界面代码，也是测试运行的主要入口 pingYi.m //图像平移函数 sf.m // 简单的图像缩放函数 xz.m //简单的图像旋转函数 zigzag.m //矩阵zigzag遍历实现函数 main_.prj //交互式图形界面的工程文件

在图像界面中打开二值图像，可以做腐蚀和膨胀两种操作。并可保存操作后的图像。

使用方法，要处理的图片放img。文件夹binaryzation_out输出。

使用高频照明快速分离场景的直接分量和全局分量