基于光照不均匀图像的自适应二值化方法研究，可以针对光照不均匀的图像进行处理。

身份证信息识别和图片处理，用matlab可以进行身份证图片的识别，将图片灰度化和二值化，识别出数字和文字

编程实现二值图像分析算法，并分析实验结果。 包括贴标签，4连通和8连通两个方面；腐蚀/膨胀；开/闭运算及其变形；边缘提取；空洞填充;骨架提取这些功能。

局部二值模式LBP是图像的一种重要特征。这是LBP的matlab实现代码，设置好参数可直接调用得到LBP直方图，方便好用。

今天小编就为大家分享一篇python opencv 二值化 计算白色像素点的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

图像预处理灰度二值自适应中值滤波腐蚀膨胀matlab基础毕设

比如把一个带有白色背景的熊猫头，复制到一个背景图片中，本程序可以实现只复制熊猫头，而去掉白色的背景，使得贴图更加的逼真。

包括几种二值化方法，固定阈值、自适应阈值、Niblack、Otsu等等

算法描述 　　首先，在进行标记算法以前，利用硬件开辟独立的图像标记缓存和连通关系数组，接着在视频流的采集传输过程中，以流水线的方式按照视频传输顺序对图像进行逐行像素扫描，然后对每个像素的邻域分别按照逆时针方向和水平方向进行连通性检测和等价标记关系合并，检测出的结果对标记等价数组和标记缓存进行更新，在一帧图像采集传输结束后，得到图像的初步标记结果以及初步标记之间的连通关系，最后，根据标号对连通关系数组从小到大的传递过程进行标号的归并，利用归并后的连通关系数组对图像标记缓存中的标号进行替换，替换后的图像为最终标记结果，并且连通域按照扫描顺序被赋予唯一的连续自然数。

本篇文章主要基于python语言和OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别和字符分割，开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍，可以自行安装配置！ 车牌号检测需要大致分为四个部分： 1.车辆图像获取 2.车牌定位、 3.车牌字符分割 4.车牌字符识别 具体介绍 车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.rectangle选取矩形框，从而定位车牌位置 车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌部分，将其他部分均变为黑色背景。这里我采用cv2.grabCut方法，可将图像分割成前景与背景。分割