Doxa

一键对比十多种图像二值化算法，选型调参不再愁

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 计算机视觉 🍴 复刻 38 🐛 待处理 2 👀 关注 11
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 195
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，CC0-1.0许可，完全免费，提供在线WebAssembly演示，可免费使用。

项目预览

Doxa 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队brandonmpetty
官网地址https://brandonmpetty.github.io/Doxa/WebAssembly
GitHubhttps://github.com/brandonmpetty/Doxa
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，CC0-1.0许可，完全免费，提供在线WebAssembly演示，可免费使用。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议CC0-1.0
主要语言C++
技术栈/模型binarization,dibco,grayscale,image-segmentation
GitHub 星标★ 195
上线时间2017-02-24 00:00:00
代码更新2026-07-17
仓库体积7.0 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-10
浏览次数6

项目介绍

Doxa 是一个用 C++ 编写的图像二值化框架，专注于局部自适应阈值处理，支持 Otsu、Bernsen、Niblack、Bradley、Sauvola、Wolf、Gatos、NICK、Su、T.R. Singh、WAN、ISauvola、Feng、Phansalkar、AdOtsu 等十余种经典算法，并提供 JS、Python 和 MATLAB 绑定，方便跨语言调用。它解决的是文档图像、文本识别等场景中因光照不均、阴影或退化导致的二值化效果差的问题，核心能力是统一接口实现多种算法对比，并附带 DRDM 和 Pseudo Metrics 等评估指标，便于学术研究和工程选型。项目处于早期阶段，但算法覆盖全面，适合需要快速测试不同二值化方法的开发者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 195

技术标签

核心亮点

  • 算法覆盖极全，内置15+种经典局部阈值方法，省去自行实现和对比的麻烦
  • 提供C++/JS/Python/MATLAB多语言绑定，方便集成到不同技术栈
  • 内置DRDM和Pseudo Metrics评估指标，可直接量化二值化效果

不足之处

  • 文档/社区待观察，项目早期，使用教程和示例可能不够丰富
  • 仅聚焦二值化，不涉及后续分割或识别流程，功能范围较窄

适用场景

  • 文档扫描件预处理，提升OCR识别准确率
  • 学术研究中对比不同二值化算法在退化图像上的表现
  • 工业质检中提取图像前景区域，辅助缺陷检测

替代项目

OpenCV、scikit-image、ImageJ

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