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[...
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: 设图像Img长宽尺寸为M*N, T为二值化的阈值; N0为灰度小于T的像素的个数,N0的平均灰度为μ0。
plt.imshow(images[i* 3 + 2],'gray') plt.title(titles[i* 3 + 2], fontsize=8) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 可以看出Otsu阈值明显优于固定阈值。 二、Otsu算法推导 Otsu阈值法将整幅图分为前景(目标)和背景,以下是一些符号规定: T: 分割阈值 N0:前景像素点数 N1:背景像素点...
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...
Otsu算法下的分割结果 然而Otsu 方法不是万能的。当目标与背景的大小比例悬殊时,类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰,此时效果不好。这时就要考虑其他的办法了,例如改进式多阈值OUST算法,当然这是后话,本节只探讨二分类问题。 图像中的多峰情况 数据介绍 ...
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): ...
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。前景和背景之间的类间方差如果越大,就说明构成图像的两个部分之间的差别越大,当部分目标被错分为背景或部分背景被错分为目标,都会导致两部分差别变小,当所取阈值的分割使类间方差最大时就意味着...
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()函数进行阈值处理,将图像二值化处理。在threshold()函数中,通过设置cv2.THRESH_OTSU参数可以自动计算图像的最佳阈值。 ret,thresh = cv2.threshol...
方法/步骤 1 打开winPython包中的IDLE，即shell界面。载入要用的工具箱：from skimage import data,filters,colorimport matplotlib.pyplot as plt 2 读取相关要进行灰度的图片：image=color.rgb2gray(data.coffee())3 对图片进行二值化处理，代码如下，前一句是获取阈值，后一个是进行二值化运算（后一个运算的<=...
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。前景和背景之间的类间方差如果越大,就说明构成图像的两个部分之间的差别越大,当部分目标被错分为背景或部分背景被错分为目标,都会导致两部分差别变小,当所取阈值的分割使类间方差最大时就意味着...