用c语言实现如下：将一幅图像用大津法二值化，然后去除二值化后的图像中的噪点，并且提取图像边界

大津法二值化是一种用于图像二值化的算法，它的原理是根据图像的直方图自动计算二值化阈值，将图像的灰度值分成前景和背景两部分。

实现步骤如下：

1. 计算图像的直方图，并计算出每个灰度值的概率。

2. 设置两个变量 $T1$ 和 $T2$，分别代表前景和背景的灰度值。

3. 通过遍历所有可能的 $T1$ 和 $T2$ 值，计算出每种情况下前景和背景的概率和类间方差，选择使类间方差最大的 $T1$ 和 $T2$ 值作为二值化阈值。

4. 将图像的灰度值与阈值进行比较，大于阈值的像素设为 255（白色），小于阈值的像素设为 0（黑色）。

下面是用 C 语言实现大津法二值化的代码示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b))
#define MIN(a, b) ((a) < (b) ? (a) : (b))

// 图像信息结构体
typedef struct {
  int width;       // 图像宽度
  int height;      // 图像高度
  int max_val;     // 图像的最大灰度值
  int **pixels;    // 图像像素数

相关问题

彩色图像大津法二值化c语言

彩色图像大津法是一种图像处理算法，它可以将彩色图像转换成黑白二值图像，该算法的核心在于选择一个合适的阈值，使得图像中的前景和背景能够被正确地分离出来。

在实现彩色图像大津法二值化的C语言代码中，需要使用OpenCV库来读取图像并对其进行处理。首先将彩色图像转换为灰度图像，然后计算图像的直方图，并利用大津法求出最佳阈值。最后将阈值应用于原始图像，将其二值化。

具体地，首先读取彩色图像并将其转化为灰度图像：

Mat srcImg = imread("test.jpg");
Mat grayImg;
cvtColor(srcImg, grayImg, COLOR_BGR2GRAY);

然后计算图像的直方图：

int hist[256] = {0};
for (int i = 0; i < grayImg.rows; i++) {
    for (int j = 0; j < grayImg.cols; j++) {
        hist[grayImg.at<uchar>(i,j)]++;
    }
}

接下来计算最佳阈值：

int total = grayImg.rows * grayImg.cols;
float sum = 0.0;
for (int i = 0; i < 256; i++) {
    sum += i * hist[i];
}
float sumB = 0.0;
int wB = 0;
int wF = 0;
int threshold = 0;
float maxVariance = 0.0;

for (int i = 0; i < 256; i++) {
    wB += hist[i];
    if (wB == 0) {
        continue;
    }
    wF = total - wB;
    if (wF == 0) {
        break;
    }
    sumB += (float)(i * hist[i]);
    float meanB = sumB / wB;
    float meanF = (sum - sumB) / wF;
    float variance = (float)wB * (float)wF * (meanB - meanF) * (meanB - meanF);
    if (variance > maxVariance) {
        maxVariance = variance;
        threshold = i;
    }
}

最后将阈值应用于原始图像，将其二值化：

Mat binaryImg;
threshold(grayImg, binaryImg, threshold, 255, THRESH_BINARY);

以上就是用C语言实现彩色图像大津法二值化的基本流程，需要注意的是，在实际使用中，还需要对代码进行适当的优化和封装，以提高算法的效率和可用性。

用C语言生成一个用大津法将图像二值化的代码

大津法是一种自适应阈值分割算法，可以将灰度图像转化为二值图像。下面是用C语言实现大津法的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define WIDTH 320
#define HEIGHT 240

int main()
{
    unsigned char img[WIDTH][HEIGHT];  // 存储图像的二维数组
    unsigned char thresh;  // 阈值
    int hist[256] = {0};  // 灰度直方图
    int sum = 0;  // 灰度总和
    int sumB = 0;  // 背景灰度总和
    int wB = 0;  // 背景像素数
    int wF = 0;  // 前景像素数
    float mB, mF;  // 背景和前景的平均灰度值
    float maxVar = 0;  // 最大类间方差
    float var;  // 类间方差

    // 读入图像
    FILE *fp = fopen("lena.raw", "rb");
    fread(img, sizeof(unsigned char), WIDTH * HEIGHT, fp);
    fclose(fp);

    // 计算灰度直方图和灰度总和
    for (int i = 0; i < WIDTH; i++) {
        for (int j = 0; j < HEIGHT; j++) {
            hist[img[i][j]]++;
            sum += img[i][j];
        }
    }

    // 遍历阈值，寻找最大类间方差
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        wB += hist[i];  // 背景像素数增加
        if (wB == 0) continue;  // 避免除以0
        wF = WIDTH * HEIGHT - wB;  // 前景像素数
        if (wF == 0) break;  // 背景和前景都为空，退出循环
        sumB += i * hist[i];  // 背景灰度总和增加
        mB = (float)sumB / wB;  // 计算背景平均灰度值
        mF = (float)(sum - sumB) / wF;  // 计算前景平均灰度值
        var = (float)wB * wF * (mB - mF) * (mB - mF);  // 计算类间方差
        if (var > maxVar) {
            maxVar = var;
            thresh = i;
        }
    }

    // 二值化图像
    for (int i = 0; i < WIDTH; i++) {
        for (int j = 0; j < HEIGHT; j++) {
            img[i][j] = img[i][j] > thresh ? 255 : 0;
        }
    }

    // 保存二值化后的图像
    fp = fopen("lena_thresholded.raw", "wb");
    fwrite(img, sizeof(unsigned char), WIDTH * HEIGHT, fp);
    fclose(fp);

    return 0;
}

以上代码中的`lena.raw`是输入图像的文件名，`lena_thresholded.raw`是输出的二值化图像文件名。在运行程序之前，需要将输入图像放在程序所在目录下，并且大小为`WIDTH`x`HEIGHT`，格式为RAW。可以使用以下命令在Linux系统下生成RAW格式的灰度图像：

wget https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/lena.jpg
convert lena.jpg -resize 320x240! -colorspace Gray lena.raw

这个命令会下载一张彩色图像`lena.jpg`，将其缩放为`320x240`的灰度图像，并保存为`lena.raw`。如果需要在Windows系统下生成RAW格式的灰度图像，可以使用ImageMagick或者Photoshop等工具进行转换。