计算机视觉基础最频值法阈值分割代码
时间: 2023-12-20 11:30:08 浏览: 28
根据提供的引用内容,最频值法是一种基于直方图的阈值分割方法,其基本思想是将图像的像素值分为两部分,使得两部分的像素点的平均灰度值之差最大。具体实现过程如下:
1. 统计图像的灰度直方图,即计算每个灰度级别的像素点数目。
2. 找到直方图中出现次数最多的灰度级别,将其作为初始阈值。
3. 将图像分为两部分,一部分是小于等于初始阈值的像素点,另一部分是大于初始阈值的像素点。
4. 分别计算两部分像素点的平均灰度值,将两部分平均灰度值的差作为新的阈值。
5. 重复步骤3和步骤4,直到新的阈值与上一次的阈值相等或者差值小于一个预设的阈值。
下面是一个Python实现最频值法阈值分割的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
def threshold_by_mode(image):
# 计算灰度直方图
hist, bins = np.histogram(image.ravel(), 256, [0, 256])
# 找到直方图中出现次数最多的灰度级别
mode = np.argmax(hist)
# 初始化阈值
threshold = mode
# 迭代计算阈值
while True:
# 将图像分为两部分
fg = image > threshold
bg = image <= threshold
# 计算两部分像素点的平均灰度值
mean_fg = np.mean(image[fg])
mean_bg = np.mean(image[bg])
# 计算新的阈值
new_threshold = int((mean_fg + mean_bg) / 2)
# 判断是否收敛
if abs(new_threshold - threshold) < 1:
break
threshold = new_threshold
# 返回二值化图像
return (image > threshold).astype(np.uint8) * 255
# 读取图像
image = cv2.imread('lena.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 阈值分割
result = threshold_by_mode(image)
# 显示结果
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```