显示图像的直方图,根据图像的直方图中图像的灰度分布,选择最佳阈值,实现图像的二值化; 2. 设计一种自动全局阈值生成算法,并编制程序实现,比较两种阈值结果效果
时间: 2023-10-09 08:12:04 浏览: 173
1. 图像二值化
图像二值化是指将图像中的灰度值分为两个部分,分成黑色和白色两部分,常用于图像处理中的二值化操作。在图像二值化过程中,我们需要选择一个合适的阈值,将灰度值大于阈值的像素点设置为白色,小于等于阈值的像素点设置为黑色。
实现步骤如下:
1)读取图像并转换为灰度图像。
2)计算图像的直方图,统计每个灰度级别的像素点数量。
3)根据直方图的分布,选择合适的阈值。
4)根据阈值进行图像二值化处理。
代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread("lena.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算直方图
hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0, 256])
# 显示直方图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(hist)
plt.show()
# 选择阈值并进行图像二值化
thresh = 128
binary = cv2.threshold(gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# 显示结果
cv2.imshow("Binary Image", binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
2. 自动全局阈值生成算法
自动全局阈值生成算法是指不需要预先设置阈值,根据图像的灰度分布自动选择合适的阈值。
常见的自动全局阈值生成算法有OTSU算法和基于最大类间方差的算法。
OTSU算法是一种基于直方图的自适应阈值分割方法,它根据图像的灰度分布自动选择最佳阈值,使得图像的目标物体与背景之间的方差最大。
基于最大类间方差的算法是一种基于统计学原理的阈值分割方法,它通过最小化类内方差和最大化类间方差来得到最佳阈值。
下面是OTSU算法的实现代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread("lena.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算OTSU阈值
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 显示结果
cv2.imshow("OTSU Binary Image", binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
下面是基于最大类间方差的算法的实现代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread("lena.png")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算直方图
hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0, 256])
# 计算类间方差
def inter_class_variance(hist, thresh):
w0 = np.sum(hist[:thresh+1]) / np.sum(hist)
w1 = 1 - w0
u0 = np.sum(np.arange(thresh+1) * hist[:thresh+1]) / np.sum(hist[:thresh+1])
u1 = np.sum(np.arange(thresh+1, 256) * hist[thresh+1:]) / np.sum(hist[thresh+1:])
return w0 * w1 * (u0 - u1) ** 2
# 计算最佳阈值
variances = [inter_class_variance(hist, i) for i in range(256)]
thresh = np.argmax(variances)
# 根据阈值进行图像二值化处理
binary = cv2.threshold(gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
# 显示结果
cv2.imshow("Binary Image", binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
通过比较两种阈值结果的效果,我们可以发现OTSU算法和基于最大类间方差的算法在大多数情况下都能够得到较好的阈值分割效果,但是在某些特殊情况下可能会出现问题,需要根据具体情况进行选择。
阅读全文
相关推荐
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![application/x-rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![application/pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![txt](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083642.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)