整体代码演示: #include<stdio.h>#include<string>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/imgproc/types_c.h>using namespace cv;using namespace std;int OTSU(cv::Mat srcImage){
1、otsu算法选择使类间方差最大的灰度值为阈值,具有很好的效果算法具体描述见otsu论文,或冈萨雷斯著名的数字图像处理那本书这里给出程序流程:1、计算直方图并归一化histogram2、计算图像灰度均值avgValue.3、计算直方图的零阶wi和一级矩ui4、计算并找到最大的类间方差(between-class variance)variancei=(avgValue*...
代码如下 import cv2image = cv2.imread("4.36.jpg") # 读取4.36.jpgimage_Gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将4.36.jpg转换为灰度图像t1, dst1 = cv2.threshold(image_Gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化阈值处理# 实现Otsu方法的阈值处理t2, dst2 = cv2.threshold(image...
第一份代码:来自Augusdi 1#include<iostream>2#include<opencv\cv.h>3//#include<opencv2\highgui.hpp>4#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>56intOtsu(IplImage*src);78intmain()9{10IplImage* img = cvLoadImage("E:\\house.jpg",0);11IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(img),8,1);12intth...
《opencv学习》 之 OTSU算法实现二值化 主要讲解OTSU算法实现图像二值化: 1.统计灰度级图像中每个像素值的个数。 2.计算第一步个数占整个图像的比例。 3.计算每个阈值[0-255]条件下,背景和前景所包含像素值总个数和总概率(就是分别计算背景和前景下第一步和第二步的 和)。
1.1 OTSU阈值化 OTSU算法步骤: (a) 统计灰度级中每个像素在整幅图像中的个数; (b) 计算每个像素在整幅图像的概率分布; (c) 对灰度级进行遍历搜索,计算当前灰度值下前景背景类间概率; (d) 通过目标函数计算出类内与类间方差下对应的阈值; 代码实现: ...
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考虑仅具有两个不同图像值的图像(双峰图像),其中直方图将仅包含两个峰。一个好的阈值应该在这两个值的中间。类似地,Otsu的方法从图像直方图中确定最佳全局阈值。 为此,使用了cv.threshold作为附加标志传递。阈值可以任意选择。然后,算法找到最佳阈值,该阈值作为第一输出返回。
2.1.1 OTSU阈值化 OTSU阈值化函数具体程序实现见P76代码3-1的样例; 2.1.2 固定阈值化 Opencv中提供了阈值化函数threshold,具体内容如下: voidthreshold(InputArraysrc,OutputArraydst,doublethresh,doublemaxval,inttype) 参数src表示源图像数组(单通道,8位或32位浮点数据); ...
/*** *函数名称:cvOtsu2D() *函数参数:CvMat*pGrayMat:灰度图形相对应的矩阵 *返回值:intnThreshold *函数说明:实现灰度图的二值化分割——最大类方差法(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];...