threshold算子

*读取图片
read_image (Audi2, 'audi2')
*这个算子看帮助是把奇数行或者偶数行的值用上下的平均值，有点类似滤波
fill_interlace (Audi2, ImageFilled, 'odd')
*二值化
threshold (ImageFilled, Region, 0, 90)
*分割成区域数组
connection (Region, ConnectedRegions)
*根据车牌文字的宽和高进行筛选，然后显示文字的区域
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'width', 'and', 30, 70)
select_shape (SelectedRegions, Letters, 'height', 'and', 60, 110)
dev_clear_window ()
dev_set_colored (12)
dev_display (ImageFilled)
dev_display (Letters)

 

auto_threshold(Image:Regions:Sigma:)
作用：对单通道图像做自动阈值，多阈值分割。
其中Sigma为灰度直方图的高斯标准差，光滑消除噪声

read_image (Image, 'clip')
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)

*使用灰度直方图分割
*计算灰度直方图
gray_histo (GrayImage, GrayImage, AbsoluteHisto, RelativeHisto)
*生成直方图区域
gen_region_histo (Region, AbsoluteHisto, 255, 255, 1)
*计算二值化阈值
histo_to_thresh (AbsoluteHisto, 4, MinThresh, MaxThresh)
*二值化
threshold (GrayImage, Region1, MinThresh, MaxThresh)
*区域连接成区域数组
connection (Region1, Connected1)

*使用自动多阈值分割，也是根据灰度直方图的阈值分割
*上面的Region1和这里的Region2效果是一样的
auto_threshold (GrayImage, Region2, 4.0)
*区域连接成区域数组
connection (Region2, Connected2)

 

dyn_threshold
动态阈值算子dyn_threshold理解起来稍微复杂一点，使用dyn_threshold算子的步骤基本是这样的：
1将原图进行滤波平滑处理。
2用原图和平滑后的图逐个像素做比较，它可以根据参数分割出原图比平滑后的图灰度高（或者低）若干个灰度值的区域。

read_image (Image, 'data/garlic')
*将图像转换为灰度
rgb1_to_gray (Image, GrayImage)
*使用平滑滤波器对原始图像进行适当平滑
mean_image (GrayImage, ImageMean, 30,30)
*动态阈值分割，提取字符区域
dyn_threshold (GrayImage, ImageMean, RegionDynThresh, 30, 'not_equal')

 

binary_threshold 全自动二值化
是自动阈值算子，它可以自动选出暗（dark）的区域，或者自动选出亮（light）的区域

read_image (Clip, 'clip')
get_image_size (Clip, Width, Height)
*全自动二值化，取出暗区域
binary_threshold (Clip, Dark, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold)
connection (Dark, Single)
*筛选回形针面积大小的区域
select_shape (Single, Selected, 'area', 'and', 5000, 10000)

 

char_threshold(Image,HistoRegion:Characters:Sigma,Percent:Threshold)
作用：阈值分割提取字符
Image:原图像，要做字符提取的图像
HistoRegion:要提取字符所在的region
Characters：提取到的region
Sigma：高斯光滑因子
Percent：灰度直方图中的灰度值差的百分比
Threshold:输出用于阈值处理的阈值
此方法关键在于找到直方图中的最大值，在最大值的左侧找到读取阈值

read_image (Image, 'letters')
char_threshold (Image, Image, Seg, 5.0, 95, Threshold)
connection (Seg, Connected)

 

 

var threshold(Image : Region : MaskWidth, MaskHeight, StdDevScale, AbsThreshold, LightDark:)
Image:输入图像;
MaskWidth, MaskHeight：是用于滤波平滑的掩膜单元
StdDevscale：是标准差乘数因子(简称标准差因子) ;
AbsThreshold：是设定的绝对阈值;
LightDark：有4个值可选：' light'、' dark'' equal'、' not equal'。

read_image (Image, 'label/label_01.png')
* Threshold the image.
var_threshold (Image, Region, 15, 15, 1.01, 40, 'dark')
* Select regions of particular height and size.
connection (Region, ConnectedRegions)
select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, ['height','area'], 'and', [20,100], [100,400])
* Display the results
dev_display (Image)
dev_display (SelectedRegions)

 

 

bin_threshold（Image:Region::)
作用：提取背景为白色，且前后背景较为分明，自动选取Sigma值进行高斯光滑处理，光滑直到最后只有一个最小值。例如提取白纸黑字，可以应用此算子。

read_image (Image, 'letters')
bin_threshold (Image, Seg)
connection (Seg, Connected)

 

dual_threshold(Image : RegionCrossings : MinSize, MinGray, Threshold : )
Threshold 表示用于分割的阈值数值，
MinSize表示分割出来的区域的最小面积（即数像素的数目个数），
MinGray表示分割出来的区域对应的原图中图像像素的最高灰度不能低于MinGray设定值。

*读取两张图片
read_image (Traffic1, 'traffic1')
read_image (Traffic2, 'traffic2')
*转成int2类型的图像，
convert_image_type (Traffic1, ImageConverted1, 'int2')
convert_image_type (Traffic2, ImageConverted2, 'int2')
*两张图像相减
sub_image (ImageConverted1, ImageConverted2, ImageSub, 1, 0)
*二值化
dual_threshold (ImageSub, RegionDiff, 500, 20, 10)
*转成凸性区域
shape_trans (RegionDiff, RegionTrans, 'convex')
*区域合并成一个区域
union1 (RegionTrans, RegionUnion)