图像分割相关算子

  图像分割介绍，先定位一个大的特征->内部特征->分割

灰度直方图：如下图所示

阈 值 分 割：

  threshold全局固定阈值分割

算子：threshold(Image : Region : MinGray, MaxGray : )

      示例：threshold (GrayImage, Regions, 141, 214)

                 GrayImage（输入对象）：输入灰度图像

Regions（输出区域）：输出挑选的区域

141（输入控制参数最小值）：输入下限值

214（输入控制参数最大值）：输入上限值

binary_threshold 自动全局阈值分割

        算子：binary_threshold(Image : Region : Method, LightDark : UsedThreshold)

示例：binary_threshold (Image, Region1, 'max_separability', 'dark', UsedThreshold)

Image（输入对象）：输入灰度图像

Region1（输出区域）：输出分割后的区域

'max_separability'（输入控制参数分割方法）：包含’max_separability’：最大限度的可分性, ‘smooth_histo’：直方图平滑

'dark'（输入控制参数颜色）：表示暗

UsedThreshold（输出参数阈值 ）：输出自动阈值或者设置的阈值的值 

mean_image+dyn_threshold局部动态阈值分割

算子：mean_image(Image:ImageMean:MaskWidth,MaskHeight:)

示例：mean_image (GrayImage, ImageMean, 13, 13)

GrayImage（输入对象）：输入灰度图像

ImageMean（输出对象）：输出均值滤波后图像

13（输入控制参数）：输入宽数值

13（输入控制参数）：输入高数值

算子：dyn_threshold(OrigImage, ThresholdImage : RegionDynThresh : Offset, LightDark : )

示例：dyn_threshold (GrayImage, ImageMean, RegionDynThresh, 10, 'light')

GrayImage（输入对象）：输入灰度图像

ImageMean（输对象）：输入灰度图像

RegionDynThresh（输出对象）：输出区域

10（输入控制参数）：差值控制数值 数值越大筛选的区域越少

'light'（输入控制类型）：灰暗