反二值化(THRESH_BINARY_INV) 截断(THRESH_TRUNC) 阈值取零(THRESH_TOZERO) 阈值反取零 阈值算法 大津法(THRESH_OTSU) 核心思想 让前景与背景的类间方差最大,然后以此为分割界限。 算法流程 1.计算灰度直方图 2.假定阈值,划分为前景与背景 3.计算前景方差与后景方差 4.重复迭代2到4,找到前后景方差的最大分...
6)大津阈值算法(OTSU): 简介:大津法(OTSU)可以根据图像特性,选择最佳的阈值,不需要人为提供阈值,故它也被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响。从大津法的原理上来讲,该方法又称作最大类间方差法,按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大。...
OpenCV-Python系列之OTSU算法 OpenCV-Python系列之OTSU算法 上⼀个教程中，我们谈到了关于图像⼆值化的两种⽅法，⼀种是固定阈值法，另⼀种是⾃适应阈值法，总的来说，⾃适应阈值法在某些⽅⾯要由于固定阈值法，但还没完，这次我们将隆重介绍我们的重量级选⼿，也就是OTSU算法（⼜称为⼤津算法...
最大类间方差法是1979年由日本学者大津提出的,是一种自适应阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU,是一种基于全局的二值化算法,它是根据图像的灰度特性,将图像分为前景和背景两个部分。当取最佳阈值时,两部分之间的差别应该是最大的,在OTSU算法中所采用的衡量差别的标准就是较为常见的最大类间方差。前景和背景之...
上一个教程中,我们谈到了关于图像二值化的两种方法,一种是固定阈值法,另一种是自适应阈值法,总的来说,自适应阈值法在某些方面要由于固定阈值法,但还没完,这次我们将隆重介绍我们的重量级选手,也就是OTSU算法(又称为大津算法和最大类间方差法)。 最大类间方差法是1979年由日本学者大津提出的,是一种自适应阈值...
一. 局部自适应二值化采用了分块,效果比全局二值化只采用了一种threshold这种,效果要好很多 二. 全局二值化算法: 1.OTSU算法(大津法或最大类间方差法)是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法 ① Otsu最大类间方差法原理
OTSU算法(大津法):是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲,该方法又称作最大类间方差法,因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大。 OTSU二值化: importcv2# OTSU二值化img=cv2.imread("image/1.jpg")gray=cv2.cvtColor(im...
阈值处理：在确定了阈值方法后，使用相应的函数对图像进行二值化。在OpenCV中，可以使用cv2.threshold()...
(对于非双峰图像,二值化不准确。) 为此,使用了我们的CV2.threshold()函数,但传递了一个额外的标志CV2.THRESH_OTSU。对于阈值,只需传递零。然后算法找到最佳阈值并返回输出,retVal。如果未使用Otsu阈值,则retVal与您使用的阈相同。当然上面还不是原理,原理在下面。OTSU算法也叫大津法或最大类间方差法。 q1(t)和...
最大类间方差法(OTSU算法 大津法) 对于图像二值化的简单阈值法,我们需要自己提供一个阈值,而最大类间方差法可以根据图像特性,选择最佳的阈值,故它也被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响。按照最大类间方差法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大。