Otsu阈值会自动计算出合适的阈值。 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。 import cv2 img=cv2.imread('test.jpg') img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, img2 = cv2.threshold(img_gray, ...
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...
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[...
python opencv otsu阈值分割算法 本文将介绍PythonOpenCV中的Otsu阈值分割算法。Otsu算法是一种自适应的阈值分割方法,它会自动根据图像的灰度值分布确定一个最合适的阈值,从而将图像分为两个部分:白色部分和黑色部分。这种方法的优点是可以自动确定阈值,而不需要手动设置阈值,因此能够针对不同的图像进行自适应的分割处理...
二:局部阈值分割 局部阈值分割的核心是计算阈值矩阵。。比较常用的是后面提到的自适应阈值算法。。我们等会后面讲实现。。 三:直方图技术法 代码实现: import numpy as np import cv2 def calcGrayHist(image): ''' 统计像素值 :param image: :return: ...
Python中可以使用OpenCV库来实现Otsu算法。首先读取图像并将其转换为灰度图像,然后使用cv2.threshold()函数来进行二值化处理,其中阈值使用cv2.THRESH_OTSU参数,表示使用Otsu算法自动选择阈值。 以下是一个示例代码: ``` import cv2 #读取图片并转化为灰度图像 img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(...