自适应阈值分割实现
时间: 2023-09-14 11:09:11 浏览: 158
自适应阈值分割是一种常用的图像分割方法,其基本思想是根据图像局部的灰度特性来确定每个像素点的阈值,从而将图像分割成不同的区域。下面是一种基于均值的自适应阈值分割的实现方法:
1. 将原始图像灰度化。
2. 定义一个滑动窗口,该窗口大小为 $n \times n$,其中 $n$ 是一个奇数。
3. 对于每个像素点 $(i,j)$,计算其所在窗口中所有像素的平均灰度值 $m_{i,j}$。
4. 计算每个像素点的阈值 $T_{i,j}$,公式为 $T_{i,j} = m_{i,j} - c$,其中 $c$ 是一个常数,通常取 10。
5. 对于每个像素点 $(i,j)$,如果其灰度值大于阈值 $T_{i,j}$,则将其设为白色,否则设为黑色。
6. 重复步骤 3-5,直到遍历完整个图像。
下面是 Python 代码实现:
```python
import cv2
def adaptive_threshold(img, n=3, c=10):
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 获取图像大小
h, w = gray.shape
# 初始化输出图像
out = np.zeros_like(gray)
# 计算每个像素点的阈值
for i in range(n//2, h-n//2):
for j in range(n//2, w-n//2):
# 计算平均灰度值
mean = np.mean(gray[i-n//2:i+n//2+1, j-n//2:j+n//2+1])
# 计算阈值
T = mean - c
# 二值化
if gray[i, j] > T:
out[i, j] = 255
else:
out[i, j] = 0
return out
```
其中,`img` 是输入图像,`n` 是滑动窗口的大小,`c` 是常数。函数返回一个二值化后的图像。
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