如何在python opencv中实现SIS阈值化

在Aforge.net中，我看到了一个名为SIS（简单图像统计）的阈值化。如何在opencv python中实现相同的阈值？评论中提供了一个链接。

我不太了解OpenCV。但在Bash Unix上的ImageMagick 7命令行中，我就是这样做的

IM7（HDRI默认值）需要钳制=关闭，以避免对量子范围以外的值（非HDRI会发生这种情况）进行卷积剪裁

我注意到-scale 1x1！将计算平均值，而不是总和。但由于分子和分母都有相同数量的像素，所以无论我求和还是求平均，这个比率都无关紧要

输入：

以下是一些有用的链接，用于在Python OpenCV中执行卷积、差分、绝对值、乘法和平均值（平均值）：

然而，我不认为它在真实图像上做得很好。我试了一些。以下是一个例子：

结果如下：

---

所以我质疑这个阈值化的目标是什么，或者它在什么类型的图像上做得好？

我不太了解OpenCV。但在Bash Unix上的ImageMagick 7命令行中，我就是这样做的

IM7（HDRI默认值）需要钳制=关闭，以避免对量子范围以外的值（非HDRI会发生这种情况）进行卷积剪裁

我注意到-scale 1x1！将计算平均值，而不是总和。但由于分子和分母都有相同数量的像素，所以无论我求和还是求平均，这个比率都无关紧要

输入：

以下是一些有用的链接，用于在Python OpenCV中执行卷积、差分、绝对值、乘法和平均值（平均值）：

然而，我不认为它在真实图像上做得很好。我试了一些。以下是一个例子：

结果如下：

---

因此，我质疑这种阈值化的目标是什么，或者它在哪些类型的图像上表现良好？

请提供更多信息。我们不知道SIS的含义以及它与阈值的关系。请提供一个参考链接。同时阅读如何在此论坛上提问。。请通过链接。我想在opencv中执行相同的阈值处理。我找不到任何具体功能。请提供更多信息。我们不知道SIS的含义以及它与阈值的关系。请提供一个参考链接。同时阅读如何在此论坛上提问。。请通过链接。我想在opencv中执行相同的阈值处理。我找不到任何特定的函数。

wt=`magick sample11.png \
\( -clone 0 -define convolve:scale=! -define compose:clamp=off -morphology convolve "3x1: -1,0,1" +duplicate -compose multiply -composite -evaluate pow 0.5 \) \
\( -clone 0 -define convolve:scale=! -define compose:clamp=off -morphology convolve "1x3: -1,0,1" +duplicate -compose multiply -composite -evaluate pow 0.5 \) \
-delete 0 -evaluate-sequence max \
-scale 1x1! -format "%[fx:u]" info:`

wtI=`magick sample11.png \
\( -clone 0 -define convolve:scale=! -define compose:clamp=off -morphology convolve "3x1: -1,0,1" +duplicate -compose multiply -composite -evaluate pow 0.5 \) \
\( -clone 0 -define convolve:scale=! -define compose:clamp=off -morphology convolve "1x3: -1,0,1" +duplicate -compose multiply -composite -evaluate pow 0.5 \) \
\( -clone 1,2 -evaluate-sequence max \) \
-delete 1,2 \
-evaluate-sequence multiply \
-scale 1x1! -format "%[fx:u]" info:`

thresh=`convert xc: -format "%[fx:100*$wtI/$wt]" info:`
echo $thresh
50.0114

magick sample11.png -threshold $thresh% result.png