otsu阈值分割CT算法python

在Python中，可以使用OTSU算法进行阈值分割CT图像。OTSU算法使用最大类间方差作为标准，根据图像直方图的分布信息计算出一个阈值，将图像分为前景和背景。以下是使用Python实现OTSU阈值分割CT图像的代码：

import cv2

# 读取CT图像
image = cv2.imread("ct_image.jpg", 0)

# 使用OTSU算法进行阈值分割
_, thresholded_image = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 显示原始图像和分割后的图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Thresholded Image", thresholded_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先使用`cv2.imread`函数读取CT图像。然后，使用`cv2.threshold`函数进行阈值分割，其中的`cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU`参数表示使用OTSU算法进行阈值分割。最后，使用`cv2.imshow`函数显示原始图像和分割后的图像。

请注意，以上代码仅为示例，你需要根据你的具体情况进行修改和调整。另外，你需要安装OpenCV库才能运行这段代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Otsu阈值分割程序代码](https://download.csdn.net/download/formodeling/11183851)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [OTSU图像分割算法（python实现）](https://blog.csdn.net/sinat_29018995/article/details/114175427)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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