天津眾麗華門窗公司從定位后的圖畫中挑選ROI區域即自動門的底部區域，巨細為28X696，對此區域進行切割試驗。圖4.6中所示為需切割的圖畫。對圖4.6中需切割的3副圖畫別離用傳統Otsu算法和改善后的算法進行切割，設Q}} - 1 57 s Qm - 095 s圖畫的直方圖如圖4.7(a), (d), (g)所示。圖畫1中自動門徹底翻開，此刻灰度直方圖具有較好的峰谷特性，當運用傳統OtSu法，以類間較大方差作為閩值挑選原則時得到閩值為103，而通過這篇文章算法得閩值為100，切割作用別離如圖4.7(b), (c)所示，不同并不大。圖畫2表明自動門正在封閉，一起沒有障礙物呈現，此刻的灰度直方圖特性并不顯著，使用傳統Otsu的閩值109切割后作用如圖4.7}e)，以這篇文章算法的閩值104切割后作用如圖4.7(}，兩圖比照后者的切割作用更為理想。圖畫3中的自動門封閉過程中呈現乘客的手掌，直方圖特性也不顯著，這時本體系要求手掌可以與門的高亮度區域切割為一個連通的全體，以便后續的剖析，但是在圖4.7(h), (i)中發現切割后手掌的邊際明晰，并且在底部存在攪擾，一維的Otsu現已完成不了切割方針，一起Q=124Q，需求進行二維Otsu切割。進行二維Otsu切割，設置N=36,鄰域為5X5，在算法改善前核算得到閩值(110,102)，切割作用如圖4.8(b)。調查圖4.8(a)的二維直方圖發現，其散布規律與這篇文章算法的理論假定基本契合，選用改善后的算法求得閩值為X103,111)，切割作用如圖4.8(c)。通過表4.1的算法耗時對比發現，改善后的算法加速近30%的運算速度，能有用進步體系的實時性。關于3副切割后的圖畫進行形態學處理時，挑選半徑為一個像素的圓作為構造元素，進行脹大運算，處理結果如圖4.9所示。試驗表明，通過一次以圓構造元素的脹大運算后，圖畫去掉大多數攪擾點，到達切割意圖。研討自動門ROI區域的圖畫切割辦法，圖畫切割的作用是體系準確檢查障礙物完成防夾功用的要害。本章在灰度圖畫上打開依據閩值的切割研討，首要剖析了Otsu算法在切割范疇的使用。聯系傳統的一維Otsu算法進行切割精度的改善，完成有些情況下的有用切割;研討二維Otsu算法的特性，依據二維直方圖重劃剖析區域，進步了算法運行速度和切割精度。

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