基于阈值图像处理的目标检测
从今天起开始要写一些关于目标检测的文章,涵盖从简单的阈值图像处理检测、霍夫变换（hough transform)检测、模版匹配检测（刚体匹配）、AAM+ASM+ACM（非刚体）匹配检测到近代机器学习方法检测，尽量贴一些代码，这些很实用。本篇就从阈值图像处理检测开始。阈值顾名思义就是一个分界值，做图像处理的都明白阈值的用途，但是考虑到各种观众，干脆把OpenCV中的各种阈值标识符和对应代码示意都贴出来，如（图一）所示：
（图一）
仔细阅读下（图一）中的各种伪代码，就很容易明白阈值函数的工作机制，其中src(x,y)是图像像素点值。下面就给出一个处理答题卡的例子，（图二）是从网上找到的一个答题卡样图，我们的目标是检测到哪些选项被涂黑了，然后根据坐标判定是哪个数字，其实根据坐标是有依据的，因为答题卡四个角有一些对准线，对齐后用扫描仪扫描后紧跟着经过算法处理就可以判断出考生选项，本篇文章就简化流程，考虑到涂的选项是黑色的，因此我们使用第二个阈值方法，经过处理后如（图三）所示。
（图二） （图三）
几乎perfect，嘿嘿
，下面把代码也贴出来，Python版本的。
http://blog.csdn.net/cuoqu/article/details/9058735
