BinarizeBradley

BinarizeBradley(double, int)

使用 Bradley 自适应阈值算法对图像进行二值化,使用积分图像阈值

public override void BinarizeBradley(double brightnessDifference, int windowSize)
范围类型描述
brightnessDifferenceDouble像素与以该像素为中心的 sxs 像素窗口的平均值之间的亮度差。
windowSizeInt32以该像素为中心的像素的 sxs 窗口的大小

例子

以下示例使用 Bradley 的自适应阈值算法和指定的窗口大小对光栅缓存图像进行二值化。二值化图像仅包含 2 种颜色 - 黑色和白色。

[C#]

string dir = "c:\\temp\\";

using (Aspose.Imaging.Image image = Aspose.Imaging.Image.Load(dir + "sample.png"))
{
    Aspose.Imaging.RasterCachedImage rasterImage = (Aspose.Imaging.RasterCachedImage)image;

    // 对亮度差为 5 的图像进行二值化。
    // 亮度是一个像素与以该像素为中心的 10 x 10 像素窗口的平均值之间的差异。
    rasterImage.BinarizeBradley(5, 10);
    rasterImage.Save(dir + "sample.BinarizeBradley5_10x10.png");
}

也可以看看


BinarizeBradley(double)

使用 Bradley 自适应阈值算法对图像进行二值化,使用积分图像阈值

public override void BinarizeBradley(double brightnessDifference)
范围类型描述
brightnessDifferenceDouble像素与以该像素为中心的 sxs 像素窗口的平均值之间的亮度差。

例子

以下示例使用 Bradley 的自适应阈值算法对光栅缓存图像进行二值化。二值化图像仅包含 2 种颜色 - 黑色和白色。

[C#]

string dir = "c:\\temp\\";

using (Aspose.Imaging.Image image = Aspose.Imaging.Image.Load(dir + "sample.png"))
{
    Aspose.Imaging.RasterCachedImage rasterImage = (Aspose.Imaging.RasterCachedImage)image;

    // 对亮度差为 5 的图像进行二值化。 
    // 亮度是一个像素与以该像素为中心的 sxs 像素窗口的平均值之间的差异。
    // 窗口大小会自动校准。
    rasterImage.BinarizeBradley(5);
    rasterImage.Save(dir + "sample.BinarizeBradley5.png");
}

也可以看看