LocalAdaptiveBinarize

LocalAdaptiveBinarize[image,r]

通过将高于范围 r 邻域的均值用1替换，其他数值用0替换，从 image 创建二值图像.

LocalAdaptiveBinarize[image,r,{α,β,γ}]

将高于 的数值用1替换，其他数值用0替换，其中 和 是局部均值和标准差.

更多信息和选项

范例

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基本范例  (1)

在出现不均匀照度时进行局部自适应阈值化处理彩色图像：

范围  (10)

Data  (3)

局部阈值化处理一个灰度图：

三维体：

彩色三维体：

Parameters  (7)

指定半径参数为 1 以使用 3×3 的邻域：

指定半径参数为 10 以使用 21×21 的邻域：

段像素比其周围的平均局部像素更亮：

段像素比局部平均像素的 0.9 部分更亮：

段像素比局部平均像素加半个标准差更亮：

段像素比局部平均像素减 0.05 更亮：

指定局部平均值、局部标准差和偏移的阈值参数：

选项  (8)

PerformanceGoal  (4)

使用 PerformanceGoal->"Quality" 强化结果的质量：

使用 PerformanceGoal->"Speed" 加强计算速度：

通过 PerformanceGoal->"Speed"，降低右下角的质量：

通过 PerformanceGoal->"Quality"，计算时间随半径增加：

Padding  (4)

默认情况下，使用 "Fixed" 填充：

使用零填充：

在图像边缘使用较小的邻域：

比较不同的填充设置：

应用  (3)

通常无法正确识别不均匀光照下的特征：

在这种情况下，TextRecognize 失效，并且仅返回一些字母：

通过消除不均匀照明来改善文本识别的结果：

通过消除不均匀的照明提取布料纹理：

分割电子板：

属性和关系  (1)

均值和标准差的参数为零时，执行一个简单的阈值：

互动范例  (1)

通过交互的方式调整系数：

Wolfram Research (2014)，LocalAdaptiveBinarize，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/LocalAdaptiveBinarize.html （更新于 2016 年）.

文本

Wolfram Research (2014)，LocalAdaptiveBinarize，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/LocalAdaptiveBinarize.html （更新于 2016 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2014. "LocalAdaptiveBinarize." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2016. https://reference.wolfram.com/language/ref/LocalAdaptiveBinarize.html.

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Wolfram 语言. (2014). LocalAdaptiveBinarize. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/LocalAdaptiveBinarize.html 年

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