大津法(Otsu’s method)是一种常用的自动阈值选择技术,它通过最大化类间方差来确定最佳的阈值,从而实现灰度图像的二值化。本文将介绍如何使用Python实现大津法进行灰度图像二值化,并给出相关的代码示例。 大津法的基本原理 大津法的核心思想是将图像中的灰度值分为两类:目标类(前景)和背景类。该方法通过计算像素...
大津法二值化原理又称作最大类间方差法,其原理是:对图片二值化后,产生的前景和背景之间差异是比较大的,而前景部分中的像素是相似的,背景部分中的像素是相似的;可以理解为,同一类中差异小,不同类中差异大。因此,如果存在一个阈值,使得图像分为了前景和背景,应当符合同一类中差异最小,不同类中差异最大,这个值...
第三步:计算图像直方图 直方图能够显示图像中像素值的分布,便于后续的计算。 # 计算直方图histogram=cv2.calcHist([gray_image],[0],None,[256],[0,256]) 1. 2. 第四步:计算每个可能的阈值的类间方差 类间方差是大津法的核心,下面的函数会计算每个可能的阈值的类间方差: # 计算类间方差defotsu_threshold(...
OTSU大津法对图像二值化 OTSU算法 (1)原理: 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于背景的像素个数占整幅图像像素个数的比例记为ω0,其平均灰度μ0;前景像素个数占整幅图像像素个数的比例为ω1,其平均灰度为μ1。图像的总平均灰度记为μ,类间方差记为g。
Otsu方法是一种全局化的动态二值化方法,又叫大津法,是一种灰度图像二值化的常用算法。该算法的基本思想是:设使用某一个阈值将灰度图像根据灰度大小,分成目标部分和背景部分两类,在这两类的类内方差最小和类间方差最大的时候,得到的阈值是最优的二值化阈值。我个人对这
用大津法完成了灰度图像二值化,在tft180上流畅显示。虽然很简单,但第一次成功运行还是很激动, 视频播放量 552、弹幕量 0、点赞数 9、投硬币枚数 2、收藏人数 4、转发人数 1, 视频作者 bili_79447103238, 作者简介 ,相关视频:现在摄像头都是马赛克,那我就来一个没打码的
17届 智能车-二值化 大津法 (一), 视频播放量 3926、弹幕量 1、点赞数 138、投硬币枚数 51、收藏人数 180、转发人数 35, 视频作者 我也不知道叫啥yyds, 作者简介 学习交流可以加下 企鹅 1849057843,相关视频:17届 智能车-二值化 大津法(二),17届智能车上位机—边图传边示
MATLAB实现的迭代法和大津法(otsu)进行灰色图像分割(二值化) 在图像处理中,灰度图像的二值化是一种常见的预处理步骤。二值化的目的是将灰度图像转换为黑白图像,即将图像中的像素点分为前景和背景两类。常用的二值化方法有最大类间方差法、迭代法和大津法等。其中,大津法是一种基于最小误差原则的二值化方法,...
54.图像二值化之大津法 55.OpenCV中inRange函数 56.cv2将rgb转hsv图像 41.模板匹配 【opencv-图像】模板匹配,是指在给定的图片中查找和模板最相似的区域,该算法的输入参数包括模板和图片。说白了就是在图片查找。 整个任务的思路是,按照滑窗的思路不断的移动模板,计算与图像中对应区域的匹配度,最终将匹配度最高...