超声 otsu 分割 python

超声图像的Otsu分割是一种基于阈值的图像处理技术，用于将图像分成前景（高灰度区域）和背景（低灰度区域）。Otsu算法是由 Nobuyuki Otsu 在1979年提出的，它通过计算每个像素点的概率密度函数，找到最佳的二值化阈值，使得两个类别（前景和背景）之间的方差最大化。

在Python中，可以利用skimage库来实现超声图像的Otsu分割。以下是一个简单的步骤：

from skimage import io, filters
import numpy as np

# 读取图像数据
image = io.imread('ultrasound_image.jpg', as_gray=True)

# 应用Otsu's thresholding
threshold = filters.threshold_otsu(image)
binary_image = image > threshold

# 可视化结果
io.imshow(binary_image, cmap='gray')
io.show()

在这个例子中，`filters.threshold_otsu`函数负责实际的Otsu分割。你需要提供一个灰度图像作为输入，然后得到一个新的二值图像，其中前景（目标区域）为True，背景为False。