包含二值化、canny算子边缘检测、感兴趣区域提取、自动多阈值分割等

资 源 简 介

包含二值化、canny算子边缘检测、感兴趣区域提取、自动多阈值分割等

详 情 说 明

本文介绍几种常用的图像处理技术及其应用场景。二值化是将灰度图像转换为黑白图像的基本操作，通过设定阈值实现像素分类，在文档处理和OCR前处理中尤为关键。Canny算子作为经典的边缘检测算法，通过高斯滤波、梯度计算和非极大值抑制等步骤，能有效提取图像中的清晰边缘轮廓，常用于工业检测和自动驾驶领域。

感兴趣区域(ROI)提取技术可聚焦关键区域，常见方法包括基于颜色空间、轮廓定位或深度学习的目标检测，能显著提升后续处理效率。自动多阈值分割通过分析直方图特征（如OTSU算法）动态确定最佳分割阈值，适用于光照不均的复杂场景。

扩展内容中，分水岭分割通过模拟水文侵蚀过程解决重叠对象分离问题，而连通域分析结合字符特征可实现车牌、票据等场景的文本识别。这些技术栈组合使用时，需注意处理顺序的合理性（如先ROI再分割）和参数调优的策略。