python ostu

OTSU算法是一种用于图像二值化的高效算法，它可以根据最佳阈值将背景和目标最大限度地分割出来。在Python中，可以使用OpenCV库来实现OSTU算法。

下面是一个使用OSTU算法进行图像二值化的Python代码示例：

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像并转换为灰度图
image = cv2.imread("1.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用OSTU算法进行图像二值化
ret, th = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)

# 绘制原始图像、灰度直方图和二值化图像
plt.subplot(311), plt.imshow(gray, "gray")
plt.title("input image"), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(312), plt.hist(gray.ravel(), 256)
plt.axvline(x=ret, color='red', label='OSTU')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title("Histogram"), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(313), plt.imshow(th, "gray")
plt.title("output image"), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

这段代码首先读取一张图像并将其转换为灰度图像。然后，利用OSTU算法计算图像的最佳阈值，并将图像进行二值化处理。最后，使用Matplotlib库将原始图像、灰度直方图和二值化图像进行展示。