在处理为单通道的灰度图后,我们就可以将其开始处理,使其变为只含有灰度0和255的“真”灰度图像。因为0代表黑色,255代表白色。我们设定一个阈值T,当某像素点的灰度值大于T时,设定该像素点的值为255,当小于T时,设定为0。 lenna_binary = np.zeros_like(lenna_gray) #zeros_like表示生成一个维度同lenna_gray...
图像熵:是一种图像特征的统计形式,反映了图像中平均信息量的多少。 图像的一维熵:图像中灰度分布的聚集特征所包含的信息量。 这里设Pi表示图像中灰度值为i的像素所占的比例,因此定义一元灰度熵。 图像的二维熵:和一维熵相比,增添了灰度的空间特征,而在图像处理中,我们提及的最多的空间特征就是,像素和临域像素之...
步骤1:读取图像 首先,我们需要使用Python中的图像处理库(如OpenCV)读取灰度图像。以下是读取图像的示例代码: importcv2# 读取灰度图像image=cv2.imread('image.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 1. 2. 3. 4. 步骤2:计算灰度平均值 接下来,我们可以使用numpy库来计算图像的灰度平均值。代码示例如下: importnumpyasnp#...
记t为前景与背景的分割阈值,前景点数占图像比例为w0,平均灰度为u0;背景点数占图像比例为w1,平均灰度为u1。 则图像的总平均灰度为:u=w0*u0+w1*u1。 前景和背景图象的方差:g=w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1),此公式为方差公式。 查找所有灰度级中的最大类方差,并...