自己编写otsu算法找到阈值
时间: 2023-07-19 20:30:18 浏览: 43
Otsu算法是一种自适应的阈值处理方法,可以用来进行图像二值化处理。下面是一个简单的Python实现Otsu算法找到阈值的示例:
```python
import numpy as np
from PIL import Image
# 读取图像并转换为灰度图像
img = Image.open('image.jpg').convert('L')
img_arr = np.array(img)
# 计算图像的直方图
hist, bins = np.histogram(img_arr, bins=256, range=(0, 255))
# 计算灰度级别的概率分布
p = hist / np.sum(hist)
# 计算灰度级别的累积分布
c = np.cumsum(p)
# 计算灰度级别的平均值
m = np.sum(np.arange(256) * p)
# 初始化最大类间方差和阈值
max_sigma = 0
threshold = 0
# 遍历所有可能的阈值,找到最大类间方差对应的阈值
for t in range(256):
w0 = c[t]
w1 = 1 - w0
if w0 == 0 or w1 == 0:
continue
m0 = np.sum(np.arange(t) * p[:t]) / w0
m1 = np.sum(np.arange(t, 256) * p[t:]) / w1
sigma = w0 * w1 * (m0 - m1) ** 2
if sigma > max_sigma:
max_sigma = sigma
threshold = t
# 对图像进行二值化处理
binary_img_arr = np.where(img_arr <= threshold, 0, 255)
binary_img = Image.fromarray(binary_img_arr.astype(np.uint8))
# 显示原图和二值化图像
img.show()
binary_img.show()
```
以上代码中,我们首先读取图像并转换为灰度图像,然后计算图像的直方图、灰度级别的概率分布和灰度级别的累积分布,以及灰度级别的平均值。接着,我们遍历所有可能的阈值,计算每个阈值对应的类间方差,并找到最大类间方差对应的阈值。最后,我们使用找到的阈值对图像进行二值化处理,并显示原图和二值化图像。