c语言实现Otsu算法 一路向后关注IP属地: 青海 2021.06.21 22:12:26字数 16阅读 684 1.源码实现 #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>#include<malloc.h>#include<jpeglib.h>typedefstructImagePicDataImagePicData;structImagePicData{unsignedcharfname[256];FILE*fp;intwidth;intheight;int...
Otsu方法是一种全局化的动态二值化方法,又叫大津法,是一种灰度图像二值化的常用算法。该算法的基本思想是:设使用某一个阈值将灰度图像根据灰度大小,分成目标部分和背景部分两类,在这两类的类内方差最小和类间方差最大的时候,得到的阈值是最优的二值化阈值。 我个人对这个算法实践后的结果是:这个算法在光照均匀...
OTSU算法可以说是自适应计算单阈值(用来转换灰度图像为二值图像)的简单高效方法。下面的代码最早由Ryan Dibble提供,此后经过多人Joerg.Schulenburg, R.Z.Liu等修改,补正。 算法对输入的灰度图像的直方图进行分析,将直方图分成两个部分,使得两部分之间的距离最大。划分点就是求得的阈值。
Otsu方法在类间方差最大的情况下是最佳的 算法执行流程 代码实现 1doubledabs(doublea,doubleb)2{3if(a <b)4returnb-a;5else6returna-b;7}89voidcalculate_histogram(longheight,longwidth,short**image, unsignedlonghistogram[])10{11shortk;12for(inti=0; i < height; i++){13for(intj=0; j < ...
3.大津法(OTSU法) 大津法由大津于1979年提出,对图像Image,记t为前景与背景的分割阈值,前景点数占图像比例为w0,平均灰度为u0;背景点数占图像比例为w1,平均灰度为u1。图像的总平均灰度为:u=w0*u0+w1*u1。从最小灰度值到最大灰度值遍历t,当t使得值g=w0*(u0-u)2+w1*(u1-u)2最大时t即为分割的最佳阈值...
(二维Otsu算法)*备注:在构建二维直方图的时候,采用灰度点的3*3邻域均值***/intcvOtsu2D(CvMat*pGrayMat){doubledHistogram[256][256];//建立二维灰度直方图doubledTrMatrix=0.0;//离散矩阵的迹intheight=pGrayMat->rows;intwidth=pGrayMat->cols;intN=height*width;//总像素数inti,j;for(i=0;i<256;i+...
Otsu算法是一种自适应阈值二值化算法,其基本原理是通过最大类间方差来选择阈值。具体步骤如下: 1. 计算图像的灰度直方图; 2. 遍历所有可能的阈值,计算每个阈值对应的类间方差; 3. 选择使类间方差最大的阈值作为最终的二值化阈值; 4. 根据阈值将像素点分为两类,大于阈值的设为白色,小于等于阈值的设为黑色;...
OTSU算法的实现 OTSU使用于双峰图像,固定阈值化通常适用的图像的灰度化直方图是单峰的: 而如果碰到了这种直方图的图像,那么就会过滤掉极为重要的信息: OTSU适用于这种双峰图片,它可以自己寻找最优阈值,为了表现测试的效果,我们找了一张双峰的图片: 首先使用固定阈值法进行实验: ...
这个函数使用非常简单对threshold()传入参数THRESH_OTSU就可以了 5.自适应阈值 利用图像局部阈值替换全局阈值进行图像计算的一种方法,具体针对光影变化过大的图片,或者范围内颜色差异不太明显的图片(摘自百度百科),我们来解释一下什么叫光影变化较大,比如说你有一副图片,这张图由于光线原因,在某些比较暗的位置因为反光...