请教彩色图像中阈值的概念

jackiesun 2005-04-13 08:00:28

各位大虾：
我知道灰度图像可以看做是二维空间，给定一个阈值，大于它的可以置为黑，小于它的可以置为白。可是在彩色空间中，可以看做是三维空间，给定一个阈值（如200），怎么进行图像分割？是按RGB每个分量分别进行还是什么别的方法？
麻烦各位给予解答。谢谢了！！！

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stonesky 2005-04-30

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图像分割还是按二维处理，根据彩色图像格式先转换成黑白图，如RGB->YUV

江海门户 2005-04-29

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同意楼上

qiangqiang1112 2005-04-15

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同意zzwu

MmMVP 2005-04-15

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同意楼上的观点

zzwu 2005-04-14

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与（R，G，B）值对应的灰度值i为：

i = 0.299R + 0.587G + 0.114B

zzwu 2005-04-14

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你仍然可以用灰度作为阈值，只是需要先从每个像素的RGB值来算出对应的灰度值。

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凡是和图像领域工作的人，都会经常听到ISP（Image Signal Process，图像信号处理），知道ISP对图像质量非常重要。比如华为和小米竞争手机拍照和录像效果，主要的竞争领域就是ISP；做AI（Artificial Intelligence，人工智能）的人也知道，如果ISP不给力，后续的AI处理效果会受到影响。 ISP在图像输入流中的位置如下（图中的成像引擎）：再请教几个图像处理的教授，他会说，你说的都是工程问题，我现在在研究更深奥的课题，比如三维重建，语义分割，人体运动捕捉等算法。W.

Python中的图像处理（第七章）Python图像的点运算处理（3）前言一. Python准备二. Python仿真三. 小结前言随着人工智能研究的不断兴起，Python的应用也在不断上升，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，特别是在开源工具和深度学习方向中各种神经网络的应用，使得Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。由于完全开源，加上简单易学、易读、易维护、以及其可移植性、解释性、可扩展性、可扩充性、可嵌入性：丰富的库等等，自己在学习与工作中也时常接触到Python，这个系列

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