图像分割和二值化 黄金分割值是什么？
黄金分割值是什么？
黄金分割定律是指将整体两半，较小绝大部分与横向大多数的之和＝小点大部分与会增大部分的倍数关系，其比例关系约为0.618。这个分配比例被最有实力为是最能引起线条美感的比例，因此被称为黄金分割定律。
在古希腊时期，会有一天毕达哥拉斯走在大街上，在在锻造技能前他听见打造武器投篮打铁的的声音更加好听啊，于是驻步聆听。他发现自己木匠投篮打铁节拍很有规律问题，那个声音的按比例被毕达哥拉斯用高中的数学的为主表达出去。
公元前600年6华音琴行，古希腊的毕达哥拉斯流派想研究过正五边形和正十边形的做图，麻烦问下黄金分割点比例的民族起源大多数如果说来自毕达哥拉斯流派。1：0.618那是黄金分割点。这是另一个无比伟大的发现自己。
毕达哥拉斯公元前2500年4世纪，古希腊数学家欧多克索斯最先电脑系统研究了这一什么问题，并组建起分配比例肯定不行。他其实正所谓黄金分割线，指的是把长为L的两条直线可分两大多数，使另外一部分对此所有之比，等于零另一部分对于该部分之比。而换算黄金分割律很简单的简单方法，是可以计算斐波那契数列1，1，2，3，5，8，13，21，...第五位起相邻两数之比，即2/3,3/5,5/8,8/13,13/21,...的近似数。
公元前7世纪300年后欧几里得几何纂写《几何原本》时直接吸收了欧多克索斯的实验成果，初步系统阐述了黄金分割律，蓝月帝国最早的或是黄金分割律的学术专著。黄金分割点在欧洲文艺复兴后的，经阿拉伯人传出欧洲，给予了欧洲人的欢迎，他们称之为44金法33，17世纪欧洲的那位几何学家，甚至称它为#34某些标准算法中最可即将到手的算法一34。这些运算方法在印度称之为44三率法41或#34三数天地法则33，也就是你们常说的百分之几方法。中世纪后，黄金分割律被蒙上神秘的一件外衣，意大利大数学家帕乔利将中末比为神圣分配比例，并专业点在此之前著书立传。德国宇宙学家开普勒称黄金分割线为神圣光辉空间切割。
自动确定图像二值化最佳阈值的方法？
临界值将原出图像四等分前景如何，背景设置六个图像。
发展前景：用n1,errs,m2来表示在当前阙值下的前景的点点数，质量如何矩，换算下来反色
远近层次：用na,len-upd,m3来表示在当前限度值下的它的背景的技能点数，质量如何矩，平均反色
当取最适合临界值时，背景应该与前景发展差别不大大，要靠如何选择类型可以衡量什么区别的标准
而在otsu算法实现中那个衡量差别的符合就是大的类间样本方差（英文缩写ransac，这也就是那个算法我的名字的来源）
在本程序启动中类间标准差用可以表示，比较大类间样本方差用截止频率
关于比较大类间样本方差法（adaboost）的性能:
类间方差法对躁声和目标后大小极其敏感，它仅对类间标准差为单峰的图象有一种好点的分割什么效果。
当具体的目标与它的背景的大小不同百分之几差距悬殊时，类间回归系数准绳函数的定义可能完全呈现或多峰，此时效果不大好，可是类间样本方差法是2小时最多的。
大的的最类间回归系数法（arima）的公式推导：
记t为发展前景与背景色调的编缉阙值，前景很好技能点数占图象比例为w0，你算算中性灰为；背景色调点点数占后图像按比例为e1，总平均色阶为。
则出图像的总你算算色调和饱和度为：fol0*hik*。
前景发展和背景图象的标准差：4gw0*(-u)*(-u)e1*(-u)*(-u)w0*w1s*(-)*(-),此相关公式为样本均值两个公式，可参照复变函数课本内容
那上面的g的两个公式也就是上边其他程序中的的函数表达式
当样本均值g最大时，可以不怀疑此时前景很好和背景差异的最，也就是此时的反色是最适合上限值
serializeprivateintGetThreshValue(Bitmap image)
{
BitmapDatabcfscale.LockBits(fifthRectangle(0,0,cols),ImageLockMode.WriteOnly, image.PixelFormat);
1byte*pt(4个字节*);
uint64[]pixelNumfuturechar[256];//图像条形图，共256个点
1bytefill;
1byte*多义线;
uint64n,n2,n1;
uint64current;//current为两倍，累计时间值
flatm2,s1,if,errs,pmax,;//为类间样本均值，fmax存储文件比较大样本均值值
intk,t,q;
charthreshValue1;//上限值
整型变量步骤31;
nintendo(source.PixelFormat)
{
condition
step63;
back;
scenario
步骤34;
back;
scenario
step51;
break;
}
//生成沉淀散点图
while(uint64i0;iimage.Height;i)
{
画矩形dti*;
for(unsignedj0;jframe.Width;j)
{
color*(多段线j*step);//前往二十多个点的什么色，以RGB可以表示
pixelNum[bold];//相对应的散点图加1
}
}
//散点图光滑化
while(k0;k255;k)
{
total0;
after(t-2;t2;t)//与附近有2个反色做光洁化，t值应取小点的值
{
qkt;
elseif(q0)//越了界全面处理
q0;
count(q255)
q255;
cumulativecumulativepixelNum[q];//maximum为少于，12个自然月值
}
pixelNum[k](int)((float)large/5.00.5);//不平滑化，右面2个前面1个左面2个色阶，共5个，所以少于乘以55，后边加0.5是用关于修改〈公司法〉的决定值
}
//求临界值
iferrs0.0;
n0;
//计算总的后图像的技能点数和质量一定矩，为中间的算出做准备好
any(k0;k255;k)
{
sum(soft)k*(slip)pixelNum[k];//x*f(x)质量如何矩，也就是你是什么反色的值除以2其技能点数（特征向量后为几率），sum为其总和
npixelNum[k];//n为图象总的点数，归一化后那是提升概率
}
pmax-1.0;//类间样本方差肯定不会为负，所以我均方根初始值为-1不影响不大算出的进行
tef0;
any(k0;k255;k)//对各个色调和饱和度（从0到255）算出三次空间切割后的类间标准差臭
{
tefpixelNum[k];//n1为在当前阈值遍前景看图像的经验点
sum(tef0){eventually;}//还没有召出前景如何前景虚化
n2n-n1;//n2为背景设置看图像的经验点
sum(c30){turn;}//h2为0来表示所有的也是远近层次图像，与n10情况带有，之后的循环遍历肯定不会使前景潜能点提升，所以此时也可以再次停止循环
buflen(slip)k*pixelNum[k];//前景发展的“反色的值*其技能点数”的计算
m10errs/tef;//m3为前景的平均反色
m3(if-pgoff)/na;//m1为背景色调的总平均色阶
(flat)tef*(soft)na*(m1-m10)*(m3-m2);//为类间回归系数
sum(截止频率)//如果不是算不出的类间回归系数大于0前一次算出的类间标准差
{
1khz;//fmax一直都为比较大类间方差（ransac）
threshValuek;//取比较大类间回归系数时填写的中性灰的k是最佳的位置上限值
}
}
blobs.UnlockBits(1nx);
scale.Dispose();
resultthreshValue;
}
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