我正在编写一个代码，允许用户选择图像中的某些区域，然后我将显示灰色区域的图像（每个不同区域的灰度级别不同）。用户不必选择图像中的每个区域，因此如果图像有5个区域，他可以只选择1或2,3 ......确切的过程是：用户为他想要的每个区域选择2个像素，我使用此边界框创建一个子图像，该边框仅包含该区域的像素。然后我计算子图像的一阶矩（均值，方差，偏度和峰度）。剩下的唯一步骤是找到图像中与该区域相关的所有像素应用邻域操作。
我有每个区域的每个顺序时刻的值，但我计算这些子区域的值的范围，以指定像素是否属于该区域可能会有所不同。所以我遇到的问题是我不知道如何创建一个阈值来指定一个像素是否包含在一个区域中。
也许有一些函数可以让你输入一个值并告诉你哪一个值与一系列值中的值更接近？
答案 0 :(得分：1)
如果计算边界框中区域的平均值和标准，它将提供许多有用的信息。继续查看未分段的像素，检查其值，并通过以下方式查看其是否属于某个分段区域：
[不是代码，只是逻辑]
if（currentPixel＆lt; =（regionAvg + regionSTD）|| currentPixel＆gt; =（regionAvg - regionSTD），而不是将currentPixel添加到区域。
有意义吗？