Otsu方法

利用 Otsu 方法通过最大化类间方差计算图像的全局阈值，将图像二值化处理。

otsu算法是一种用于自动确定图像阈值的方法，特别适用于具有双峰直方图（即具有两个明显不同区域的图像）。该算法通过分析图像的灰度直方图，找到最佳的阈值，以便有效地分割图像。

使用Matlab实现Otsu算法进行老鼠检测的代码。该方法通过图像处理技术，自动确定图像的最佳阈值，以分割老鼠与背景。

Otsu方法是一种基于聚类的图像阈值法，特别适用于直方图呈双峰情况。该方法通过最小化类内方差、最大化类间方差来确定最佳阈值，从而实现图像分割。总方差由类内方差和类间方差的组合构成。

这段代码介绍如何使用MATLAB进行彩色图像的Otsu分割。代码包含了滤波、分割、膨胀和腐蚀等基本操作，并提供了简单的函数说明。虽然效果一般，但适合初学者学习和自行改进。只需运行main.m文件即可完成操作，非常简单易懂。

最大类间方差法（Otsu法）是1979年由N.Otsu提出的一种动态阈值方法，其核心思想是利用图像的灰度直方图，在目标和背景的方差最大化基础上动态确定图像的分割阈值。利用Matlab对该方法进行了仿真实现。

本项目基于 GK Siogkas 和 ES Dermatas 在 IEEE 智能交通系统交易中发表的论文“使用自动时空种子选择在不利条件下进行随机步行者单目道路检测” (DOI: 10.1109/TITS.2012.2223686) 实现了随机游走者道路检测算法。 Python 实现依赖: Python 3+ (在 Python 3.6 上测试) Miniconda / Python scikit-image (图像 I/O 和基本操作) NumPy (数组操作、索引和代码矢量化) Matplotlib (可视化) 关于该项目的创建和背后基本原理的评论，请参阅我在 LinkedIn 上发布的一系列文章。

本系统利用MATLAB GUI构建实时报警系统，保护无人值守的笔记本电脑免遭入侵。系统采用Otsu阈值法检测摄像头前的人脸，并结合用户登录验证和键盘输入检测，实现入侵警报功能。 系统功能 实时监控: 系统通过MATLAB GUI界面和摄像头输入实时显示监控环境。 入侵检测: 当摄像头捕捉到画面变化时，系统利用Otsu阈值法对图像进行比较分析，并将图像转换为二进制图像，判断是否有人入侵。 警报机制: 一旦检测到入侵行为，系统会立即发出警报声，并通过SMTP协议将包含入侵者图像的电子邮件发送至预设邮箱。 键盘锁定: 当入侵者尝试进行键盘输入时，系统会持续发出警报声，直至用户输入正确密码解除锁定。 技术实现 开发环境: macOS，MATLAB 2016b 核心技术: MATLAB GUI，Otsu阈值法，SMTP协议 本系统操作简便，易于实现，为笔记本电脑安全防护提供了一种有效的解决方案。

空间金字塔模型对图像进行划分，分别提取各子块特征，赋予不同权重。三层模型下，划分等级0权重1/4，等级1权重1/4，等级2权重1/2。该模型有效描述图像的空间信息。 数据分类算法包括最大熵、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等。

Close方法用于终止与数据源连接，释放连接所占用的系统资源。虽然该方法关闭Connection对象，但并未释放对象本身，因此关闭后的Connection对象可再次通过Open方法打开，无需重建。