halcon中的dyn_thresholdnen，參考例子，particle.hdev。
對於一些目標較小，且與背景對比不明顯的影象可以採用動態閾值分割。
為了過濾大目標的干擾，可以使用一些方法（二值化，連通域分析），對大目標進行mask。
步驟：使用均值濾波獲得影象背景；
將原圖與背景進行對比相減，位於一定閾值範圍內的認為是目標。
形態學處理；
void dyn_threshold(cv::mat src, cv::mat mean, cv::mat &dst, int thresh)}}
diff_mat.copyto(dst);
}
halcon自動全域性閾值與動態閾值分割方法
自動全域性閾值分割方法 1 統計直方圖 2 尋找出現頻率最高的灰度值 3 把比最高頻率灰度值或者比它大或小一定灰度階的灰度值作為閾值分割影象 例 read image image,particle gray histo image,image,absolutehisto,relativehiso p...
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halcon閾值分割
1.threshold image region mingray,maxgray 全域性閾值分割，適用於環境穩定，目標與背景存在明顯的灰度差的場合。read image image,clip gray histo image,image,absolutehisto,relativehisto gen...