全局阈值分割——直方图法

全局阈值分割是一种简单有效的图像分割方法，直方图法是其中一种常用的实现方式。直方图是图像中像素灰度级的统计分布，直方图法通过分析图像的灰度直方图，找到一个合适的全局阈值，将图像分成两部分：前景和背景。

具体实现步骤如下：

1. 统计图像的灰度直方图；
2. 找到直方图中的峰值点，即灰度级最多的像素值；
3. 将峰值点作为全局阈值，将图像分成前景和背景两部分。

需要注意的是，这种方法对于光照不均匀、噪声较多等复杂情况的图像分割效果可能不理想，需要结合其他方法进行优化。

相关问题

全局阈值分割——直方图法函数

下面是一个使用直方图法实现全局阈值分割的Python函数：

import numpy as np
import cv2

def global_thresholding(img):
    # 计算图像的灰度直方图
    hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
    
    # 计算图像的总像素数
    total_pixels = img.shape[0] * img.shape[1]
    
    # 初始化类间方差最大值和全局阈值
    max_variance = 0
    global_threshold = 0
    
    # 遍历灰度级，寻找最佳全局阈值
    for threshold in range(256):
        # 计算阈值以下像素的总数和占比
        below_threshold_pixels = np.sum(hist[:threshold])
        below_threshold_ratio = below_threshold_pixels / total_pixels
        
        # 计算阈值以上像素的总数和占比
        above_threshold_pixels = np.sum(hist[threshold:])
        above_threshold_ratio = above_threshold_pixels / total_pixels
        
        # 计算类间方差
        variance = below_threshold_ratio * above_threshold_ratio * \
                   ((below_threshold_pixels / below_threshold_ratio) - \
                    (above_threshold_pixels / above_threshold_ratio)) ** 2
        
        # 更新类间方差最大值和全局阈值
        if variance > max_variance:
            max_variance = variance
            global_threshold = threshold
    
    # 应用全局阈值并返回二值化图像
    return cv2.threshold(img, global_threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

该函数输入一张灰度图像，并返回一张二值化图像，其中黑色像素表示低亮度区域，白色像素表示高亮度区域。函数先计算图像的灰度直方图，然后遍历灰度级，计算每个灰度级作为全局阈值时的类间方差，最终得到最佳的全局阈值。函数应用该全局阈值并返回二值化图像。

全局阈值分割——直方图法具体代码

全局阈值分割是图像处理中常用的一种方法，其中直方图法是其中的一种常用实现方式。下面是直方图法的具体代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 计算图像的直方图
hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])

# 计算直方图的累积分布函数
cdf = hist.cumsum()

# 找到cdf中的最小值的位置
cdf_m = np.ma.masked_equal(cdf, 0)
cdf_m = (cdf_m - cdf_m.min()) * 255 / (cdf_m.max() - cdf_m.min())
cdf = np.ma.filled(cdf_m, 0).astype('uint8')

# 根据直方图的均衡化函数计算图像的均衡化值
img2 = cdf[img]

# 显示图像
cv2.imshow('image', img2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码首先读取一张灰度图像，然后使用 `numpy` 库的 `histogram` 函数计算图像的直方图，并使用 `cumsum` 函数计算直方图的累积分布函数。接着，使用 `numpy` 库的 `masked_equal` 函数找到cdf中的最小值的位置，并将cdf进行归一化处理。最后，根据直方图的均衡化函数计算图像的均衡化值，并将其显示出来。