小编min*_*uan的帖子

我正在寻找用于图像二值化的最佳自适应阈值方法.但我对黑暗和模糊的图像有任何问题.
输入图片:

当我使用自适应阈值方法时,我会收到此
输出图像:

这对我不好!
那么,有人可以帮我解决这个问题吗？

另一张图片:

并且:

第一个看起来非常糟糕的@ Hammer'solution(我必须选择c通道),第二个我可以使用自适应阈值正常.
所以我想为所有案例找到最佳解决方案.

再次感谢!

我在我的Linux Debian服务器上运行node.js,并且在运行尝试安装RPM的.sh脚本时遇到问题.

命令是:
curl http://npmjs.org/install.sh | sh

该脚本是受支持的安装RPM包.

-bash: sh: Syntax error: newline unexpected

谁能帮我解决这个问题？

我是新的opencv.我写一个删除背景.
我的输入图片

我将我的程序编码为以下步骤:
- 计算平均像素

//define roi of image
cv::Rect roi(0, 0, 20 , 20 );

//copies input image in roi
cv::Mat image_roi = imgGray( roi );

//imshow("roi", image_roi);
//computes mean over roi
cv::Scalar avgPixelIntensity = cv::mean( image_roi );
//prints out only .val[0] since image was grayscale
cout << "Pixel intensity over ROI = " << avgPixelIntensity.val[0] << endl;

- 根据平均像素值创建新的Mat图像:

//create new mat image base on avgPixelIntensity
cv::Mat areaSampleArv(imgGray.rows, imgGray.cols,imgGray.type(),avgPixelIntensity.val[0]);
imshow("areaSampleArv", areaSampleArv);

- 反转图片:

void image_invert(Mat& image){
int height, …