Otsu's二值化算法是一种自动寻找最优阈值的二值化方法。它通过最大化图像的类间方差来选择最佳阈值,从而能够更好地将图像分割成背景和前景两部分。 2. Otsu's二值化算法的原理是什么? Otsu's二值化算法的核心原理是基于类间方差最大化的思想。在图像二值化的过程中,我们需要选择一个合适的阈值来将像素分为...
importnumpy as npimportcv2frommatplotlibimportpyplot as plt#读取灰度图img = cv2.imread("../image/girl.jpg", 0)#全局阈值ret1, th_img1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)#Otsu’s 二值化re2, th_img2 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY +cv2.THRESH_OTSU)#...
# 手写一个otsu二值化img=cv2.imread('./eight.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 图片数据我已放到github了# https://github.com/varyshare/easy_slam_tutorial/tree/master/Otsu's_Method_algorithm###统计各个像素值的出现次数###img_vector=img.flatten()pixel_counter=np.zeros(256)forpixel_valueinimg_vecto...
在Otsu's 二值化算法中,需要计算最佳的阈值。计算方法如下: 1)统计图像灰度级数(0-255)中,每个灰度级出现的概率。 2)计算每个灰度级所占比例即概率密度函数:P(i),i为灰度级,P为概率。 3)设阈值为 T,则可分为两类像素:一类为灰度值小于 T 的像素,另一类为灰度值大于等于 T 的像素。 4)计算类内方差...
import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img_path = 'C:/Users/xpp/Desktop/lena.jpg' img = cv2.imread(img_path) img_gray = cv2.cvtC...
这里用到到的函数还是 cv2.threshold(),但是需要多传入一个参数 (flag):cv2.THRESH_OTSU。这时要把阈值设为 0。然后算法会找到最优阈值,这个最优阈值就是返回值 retVal。如果不使用 Otsu 二值化,返回的 retVal 值与设定的阈值相等。 下面的例子中,输入图像是一副带有噪声的图像。第一种方法,设127为全局阈...
答案就是不停的尝试。如果是一副双峰图像(简单来说双峰图像是指图像直方图中存在两个峰)呢?我们岂不是应该在两个峰之间的峰谷选一个值作为阈值?这就是 Otsu 二值化要做的。简单来说就是对一副双峰图像自动根据其直方图计算出一个阈值。(对于非双峰图像,这种方法得到的结果可能会不理想)。
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大津算法(Otsu's algorithm)是一种自动化确定图像二值化阈值的方法,通过最大化类间方差来确定最佳的阈值。该算法由日本学者大津展之于1979年提出。大津算法常被应用在图像处理领域,用于将一张灰度图像转化为二值图像。 大津算法的核心思想是寻找一个合适的阈值,使得图像的前景与背景之间的类间方差最大化。通过最大...
使用OTSU算法实现图像二值化,首先要把图像从彩色图像转换为灰度图像然后通过threshold函数指定二值化方法为THRESH_OTSU。具体的代码调用演示如下: 运行结果如下: 上图左边输入RGB图像,右边是基于OTSU产生的二值图像。从OpenCV图像二值化方法OTSU代码实现我们可以看出OpenCV在算法编码实现...