img = cv2.imread('noisy.jpg', 0) #固定阈值法ret1, th1 = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)#Otsu阈值法ret2, th2 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY +cv2.THRESH_OTSU)#先进行高斯滤波,再使用Otsu阈值法blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) ret3, th3...
在Python中使用OpenCV和NumPy库进行图像处理和数学运算,因此需要在代码中导入这两个库。 import cv2 import numpy as np 2.读取图像 使用OpenCV的imread()函数读取要进行Otsu分割的图像,一般情况下,Otsu算法对灰度图像处理效果较好。 img = cv2.imread('test.jpg',0) 3.计算阈值 使用OpenCV的threshold()函数进行阈...
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(又称为大津算法和最大类间方差法)。 最大类间方差法是1979年由日本学者...
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...
Otsu阈值分割: 首先计算灰度直方图的零阶累积矩, 计算灰度直方图的一阶累积矩, 计算图像I的总体灰度平均值mean,其实就是k=255时的一阶累积矩,mean=oneCumuMoment(255) 计算每一个灰度级作为阈值时,前景区域的平均灰度、前景区域的平均灰度与整幅图像的平均灰度的方差。对方差的衡量采用以下度量: ...
2. 最大类间方差 OTSU 适用范围:双峰图像 算法假设图像像素能够根据阈值,被分成背景[background]和目标[objects]两部分。然后,计算该最佳阈值来区分这两类像素,使得两类像素区分度最大。OTSU阈值可以不设置或随意设置,函数会自动计算最合适的阈值。 计算过程: ...
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...
cv2.THRESH_OTSU Otsu算法阈值处理 此外,OpenCV还提供了cv2.adaptiveThreshold()函数进行自适应阈值处理。 5.2 二值化阈值处理(cv2.THRESH_BINARY) 该方法表示:对于像素值大于阈值thresh的像素点,将其设置为最大值;对于像素值小于阈值thresh的像素点,将其设置为0。
OTSU算法简介 OTSU算法(最大类间方差法)又称大津算法,是日本学者大津于1979年提出的图像二值化分割算法。 大津算法被认为是图像分割时自动阈值选取的最佳算法之一,计算简单。 算法的目的为在应用阈值进行二值化分割后,目标与背景的类间方差最大。 具体原理如下,下图源自知乎专栏(TTTRACY): ...