大津阈值法 大津阈值法(Otsu's method)是一种基于灰度直方图的全局阈值选择方法,也常被称为最大类间方差法。其主要思想是将灰度图像分为前景和背景两个部分,并通过最大化类间方差来确定最优的灰度阈值。 具体实现过程如下: 1.计算灰度图像的直方图,统计每个灰度级别的像素数目。 2.计算每个灰度级别对应的像素占...
大津法(OTSU)是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分...
cout << "The return value of getOstu is: " << th << endl; //输出阈值th cout << "The return value of opencv threshold is: " << threshold(img1, img1, th, 255, CV_THRESH_OTSU);//opencv已实现的大津法 for (int i = 0; i < img.rows; i++) //行循环 { uchar* data = im...
最大类间方差法是1979年由日本学者大津提出的,是一种自适应阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU,是一种基于全局的二值化算法。因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大。 它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得...
35.6.4大津法阈值 分割及编程实现是图像处理新手入门必备教程:基于OpenCV Python的数字图像处理实战,计算机博士精讲图像拼接、图像分割、图像识别、边缘检测,究极通俗易懂!的第34集视频,该合集共计36集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
Otsu方法又称最大类间方差法,通过把像素分配为两类或多类,计算类间方差,当方差达到最大值时,类分割线(即灰度值)就作为图像分割阈值。Otsu还有一个重要的性质,即它完全基于对图像直方图进行计算,这也使他成为最常用的阈值处理算法之一。 算法步骤如下: 在这里插入图片描述 Otsu只有在直方图呈现双峰的时候才会有一...
大津阈值法代码JAVA 大津算法求二值化阈值 1. 简介 我们在最灰度图做二值化时,需要设定一个分割阈值,我们并没有一个万能的阈值。而Otsu大津算法则是根据灰度图本身的信息,自动确定最佳阈值,实现以最佳阈值对灰度图进行二值化。 需要注意的是,大津算法并不是直接进行二值化处理,而是得到一个整型数字,也即阈值,...
大津法是一种图像灰度自适应的阈值分割算法,是1979年由日本学者大津提出,并由他的名字命名的。大津法按照图像上灰度值的分布,将图像分成背景和前景两部分看待,前景就是我们要按照阈值分割出来的部分。背景和前景的分界值就是我们要求出的阈值。遍历不同的阈值,计算不同阈值下对应的背景和前景之间的类内方差,当类内...
大津法又叫最大类间方差法、最大类间阈值法(OTSU)。它的基本思想是,用一个阈值将图像中的数据分为两类,一类中图像的像素点的灰度均小于这个阈值,另一类中的图像的像素点的灰度均大于或者等于该阈值。如果这两个类中像素点的灰度的方差越大,说明获取到的阈值就是最佳的阈值(方差是灰度分布均匀性的一种度量,背...
大津阈值法 新元 dirtycomputer.github.io2 人赞同了该文章 【参考链接】西河沿的风:大津二值化算法OTSU的理解 首先,需要将图像转换成灰度图像,255个灰度等级。 可以将图像理解成255个图层,每一层分布了不同的像素,这些像素垂直叠加合成了一张完整的灰度图。 我们的目的就是找到一个合适的灰度值,大于这个值的我...