ubuntu环境下用c语言编写kittler阈值分割算法

在Ubuntu环境下使用C语言编写Kittler阈值分割算法的步骤如下：

1. 安装OpenCV库

在终端中输入以下命令：

sudo apt-get install libopencv-dev

2. 创建工程

在终端中创建一个新目录，并在该目录下创建一个名为`kittler_thresholding.c`的C文件：

mkdir kittler_thresholding
cd kittler_thresholding
touch kittler_thresholding.c

3. 编写代码

在`kittler_thresholding.c`文件中编写以下代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    if (argc != 2)
    {
        printf("Usage: %s <image_path>\n", argv[0]);
        return -1;
    }

    // 读取灰度图像
    Mat img = imread(argv[1], IMREAD_GRAYSCALE);

    // 计算直方图
    int histSize = 256;
    float range[] = { 0, 256 };
    const float* histRange = { range };
    Mat hist;
    calcHist(&img, 1, 0, Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange, true, false);

    // 初始化最小方差为正无穷
    double min_var = std::numeric_limits<double>::infinity();
    int threshold = 0;

    // 遍历所有阈值，计算方差
    for (int t = 0; t < 256; t++)
    {
        // 计算类别1的权重与均值
        double w1 = cv::sum(hist.rowRange(0, t+1))[0];
        if (w1 == 0)
            continue;
        double mu1 = cv::sum(hist.rowRange(0, t+1).mul(cv::Mat::ones(1, t+1, CV_32F) * cv::Mat_<float>(range)))[0] / w1;

        // 计算类别2的权重与均值
        double w2 = cv::sum(hist.rowRange(t+1, histSize))[0];
        if (w2 == 0)
            continue;
        double mu2 = cv::sum(hist.rowRange(t+1, histSize).mul(cv::Mat::ones(1, histSize-t-1, CV_32F) * cv::Mat_<float>(range+t+1)))[0] / w2;

        // 计算类别1和类别2的方差之和
        double var = w1 * w2 * pow(mu1 - mu2, 2);

        // 更新最小方差和阈值
        if (var < min_var)
        {
            min_var = var;
            threshold = t;
        }
    }

    // 二值化图像
    Mat binary;
    threshold(img, binary, threshold, 255, THRESH_BINARY);

    // 显示结果
    namedWindow("Original Image", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Original Image", img);
    namedWindow("Binary Image", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("Binary Image", binary);
    waitKey(0);

    return 0;
}

4. 编译和运行

在终端中输入以下命令编译程序：

g++ -o kittler_thresholding kittler_thresholding.c `pkg-config --cflags --libs opencv`

然后在终端中运行以下命令：

./kittler_thresholding image.jpg

程序会读取`image.jpg`图像并进行Kittler阈值分割，将结果显示出来。

以上是在Ubuntu环境下使用C语言编写Kittler阈值分割算法的步骤，希望对您有所帮助。