演算法流程如下：
1 假設沒有有關物體確切位置的資訊，作為第一步近似，可以考慮將初始閾值設定為影象的平均灰度，這樣做是合理的，因為，物體與背景往往有很明顯的灰度差，其平均灰度一定在背景灰度和物體灰度之間。
2 在第t步，分別計算背景和物體的灰度均值，並求出兩個均值的平均值，作為下一步分割影象的閾值。
3 以新閾值更新背景和物體，轉到第2步，如果該次計算的閾值與上一次計算的閾值相等，則停止；如果達到設定的迭代次數則停止。
具體**如下，基於opencv2.1和vs2008。
以該演算法求出的閾值，二值化該影象的效果如下：
值得一提的是，該演算法一般在迭代5次左右就可以收斂到最佳閾值。以上面的影象為例，迭代了4次就可以返回最佳閾值，第三次就可以達到最佳閾值。
另一種求大數階乘的演算法
大數階乘 問題描述 編寫程式，對給定的n n 100 計算並輸出k的階乘k 的全部有效數字。注意 如果要求乙個5的階乘，用整型可以儲存，求10的階乘可以用長整型表示，但若要求100的階乘，就無法用長整型表示，此時就必須考慮別的方法。要求的k 的值，必定已求得 k 1 的值，依次地推，當 k 2時，要...
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一種濾波演算法
剛看到要寫濾波演算法的時候懵了，想著是不是要去掉最大值 最小值什麼的，感覺很高大上 於是開始查資料了解，發現濾波演算法其實有很多種方法，如下列舉了一些，當然能起到的濾波作用也是不同的 於是我看了下，選擇了一種最簡單實用的濾波演算法學習了一下，即下面的中位值濾波演算法 簡單來說就是多次取樣，排序，取中...