水平集分割的缺点

水平集分割的缺点：

1、其会计算的前景灰度、背景灰度。前景是灰度值大的目标，前景目标太小，则会导致其分割的不准确。

2、其算法原理跟大津算法类似。其分割可以补偿一点缺失的边缘，这个特性很适合医学图像领域，医学图像很多噪点，边缘不明确的现象。

智能车竞赛需要学的东西如下：

智能车竞赛吧，恩智浦杯，也就是飞思卡尔杯，四轮摄像头。 软件的话，分为补线和控制两个部分。 补线的话，看我队友就是每天趴在赛道上想着令人窒息的代码，大津算法是我唯一知道的东西。 还是说一下我负责的控制吧，首先，单片机（k60)得懂一点吧。

其次舵机得懂吧，舵机工作原理至少得知道吧。 再然后，电机，LCD，编码器，按键。 这些至少都得知道吧。 再然后，算法也得懂，什么pid控制，模糊控制，差速调节。

全国大学生智能汽车竞赛起源于韩国，韩国汉阳大学汽车控制实验室在飞思卡尔半导体公司资助下举办的以HCS12单片机为核心的大学生课外科技竞赛。组委会提供一个标准的汽车模型、直流电机和可充电式电池，参赛队伍要制作一个能够自主识别路径的智能车，

在专门设计的跑道上自动识别道路行驶，最快跑完全程而没有冲出跑道并且技术报告评分较高为获胜者。其设计内容涵盖了控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械、能源等多个学科的知识，对学生的知识融合和实践动手能力的培养，具有良好的推动作用。

为加强大学生实践、创新能力和团队精神的培养，促进高等教育教学改革，受教育部高等教育司委托(教高司函[2005]201号文，附件1)，由教育部高等学校自动化专业教学指导分委员会（以下简称自动化分教指委）主办全国大学生智能汽车竞赛。

该竞赛是以智能汽车为研究对象的创意性科技竞赛，是面向全国大学生的一种具有探索性工程实践活动，是教育部倡导的大学生科技竞赛之一。

该竞赛以“立足培养，重在参与，鼓励探索，追求卓越”为指导思想，旨在促进高等学校素质教育，培养大学生的综合知识运用能力、基本工程实践能力和创新意识，

激发大学生从事科学研究与探索的兴趣和潜能，倡导理论联系实际、求真务实的学风和团队协作的人文精神，为优秀人才的脱颖而出创造条件。

//opencv

#include "opencv2/opencvhpp"

#include "opencv2/highgui/highguihpp"

#include "opencv2/imgproc/imgprochpp"

/

Function:      OtsuThreshold

Description: 二值化最佳阈值确定（大津法,OTSU算法)

Input:          src:原

Return:        阈值

/

int OtsuThreshold(IplImage src)

{

int threshold;

try

{

int height = src->height;

int width = src->width;

//histogram 

float histogram[256] = { 0 };

for (int i = 0; i < height; i++) {

unsigned char p = (unsigned char)src->imageData + src->widthStepi;

for (int j = 0; j < width; j++) {

histogram[p++]++;

}

}

//normalize histogram 

int size = heightwidth;

for (int i = 0; i < 256; i++) {

histogram[i] = histogram[i] / size;

}

//average pixel value 

float avgValue = 0;

for (int i = 0; i < 256; i++) {

avgValue += ihistogram[i];

}

float maxVariance = 0;

float w = 0, u = 0;

for (int i = 0; i < 256; i++) {

w += histogram[i];

u += ihistogram[i];

float t = avgValuew - u;

float variance = tt / (w(1 - w));

if (variance > maxVariance) {

maxVariance = variance;

threshold = i;

}

}

}

catch (cv::Exception e)

{

}

return threshold;

}

Otsu算法：最大类间方差法(大津算法)，是一种确定阈值的算法。

之所以称为最大类间方差法是因为，用该阈值进行的图像固定阈值二值化，类间方差最大，它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

算法评价：

优点：算法简单，当目标与背景的面积相差不大时，能够有效地对图像进行分割。

缺点：当图像中的目标与背景的面积相差很大时，表现为直方图没有明显的双峰，或者两个峰的大小相差很大，分割效果不佳，或者目标与背景的灰度有较大的重叠时也不能准确的将目标与背景分开。

用matlab图像处理确定激光光斑的中心的详细过程和算法

个不难的：

- 图像预处理，自动阀值方法二值化，然后滤掉噪声点，得到比较干净的圆形光斑离散点集；

- 用以下这个程序拟合出离散点的圆，并找出圆心。

其中第一步的自动阀值可以用otsu函数(otsu method,大津法)，其余都很基础；第二步的程序如果看不懂，可以进一步看看参考资料连接。

function [xc,yc,R,a] = circfit(x,y)

%

% [xc yx R] = circfit(x,y)

%

% fits a circle in x,y plane in a more accurate

% (less prone to ill condition )

% procedure than circfit2 but using more memory

% x,y are column vector where (x(i),y(i)) is a measured point

%

% result is center point (yc,xc) and radius R

% an optional output is the vector of coeficient a

% describing the circle's equation

%

% x^2+y^2+a(1)x+a(2)y+a(3)=0

%

% By: Izhak bucher 25/oct /1991,

x=x(:); y=y(:);

a=[x y ones(size(x))]\[-(x^2+y^2)];

xc = -5a(1);

yc = -5a(2);

R = sqrt((a(1)^2+a(2)^2)/4-a(3));

参考资料：

以上就是关于水平集分割的缺点全部的内容，包括:水平集分割的缺点、智能车竞赛需要学什么、C++ opencv 图片二值化最佳阈值确定（大津法,OTSU算法)等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！