int k = 0; //遍历i求当前阈值i得到的间类方差,找到间类方差最大值对应的阈值i for (int i = 0; i < 256; i++) { //小于阈值i为前景(目标) for (int j = 0; j <= i; j++) { p2 += histogram[j];//统计前景的像素值 个数 总和 即小于阈值i的像素点个数之和 m2 += (histogram[...
如果我们比较im(原始图像)和im_otsu(算法之后的图像),我们得到: 复制 plt.figure(figsize=(20,10))plt.subplot(1,2,1)plt.title('Original Image',fnotallow=20)plt.imshow(im,cmap='gray')plt.subplot(1,2,2)plt.title('Otsu Method Image',fnotallow=20)plt.imshow(im_otsu,cmap='gray')plt.tigh...
下面将详细介绍Python在OpenCV中如何应用Otsu算法对图像进行分割。 一、了解Otsu算法 Otsu算法是一种基于最大类间方差的阈值处理方法,它的基本思想是找到一个阈值,使得将图像分为前景和背景两部分后的类间方差最大。Otsu算法可以通过计算像素的灰度级别直方图来确定最佳阈值,具有较高的自适应性,适用于各种类型的图像。