前言：
现在姐妹们对“图像二值化处理”大致比较珍视，小伙伴们都需要分析一些“图像二值化处理”的相关内容。那么小编也在网络上收集了一些有关“图像二值化处理””的相关资讯，希望同学们能喜欢，我们快快来了解一下吧！上期讲到灰度图像的一些性质，比如图像的灰度值为0-255，每个像素点的灰度值大小决定了他的成像，越接近0的值成像越白反之则越黑，今天给大家带来的另一个图像处理的方法<二值化>的讲解，二值化处理只能对于灰度图进行操作，如同他的名字，二值化就是将图像的像素点由灰度的0-255变成只有两个值，要么是0要么是1，二值化的操作有着众多的专用处理函数，比如，膨胀，腐蚀，填充，滤波，区域分析等等，在处理一些边缘像素不稳定，或接点错位，区域分析等视觉检测要求有着不错的检测效果。
这是灰度转为二值图后的效果 ，一般情况白色区域转换之后为红色值为1，灰色区域转换之后为黑色值为0。
视频加载中...
二值化有多种类型选项，大家下去后试试其他方法看看与当前的效果有何不同
今日总结
①二值图像的性质
今日作业
熟悉视觉助手中的其他算法和例程，输入参数以及输出参数有哪些。
LabVIEW广泛应用于自动化测控领域，如果你需要快速利用编程来实现数据采集，数据分析，仪表控制，自动化报表，plc通讯，机械手控制，图像采集，机器视觉外观检测，运动控制等方面，又没有代码编程基础（c++，c#,vb等编程语言），那么推荐你学习LabVIEW，这是你最快进入自动化行业的一种途径。
针对众多小白，没有任何labview编程基础，而又有志于从事相关行业学习labview程序设计的新手朋友（高手请绕道），本公众号决定定期更新：
【LabVIEW懒人系列教程】
让我们以最懒惰的方式面对工作生活中的不如意，以最积极的心态提升自己改造自己，和昨天的自己做一个慵懒的告别。
龙哥手把手教您LabVIEW视觉设计课程火热上线！！详情可点击下方链接进行查看：
版权声明：
本站文章均来自互联网搜集，如有侵犯您的权益，请联系我们删除，谢谢。
标签： #图像二值化处理
