% 读取图像并转换为灰度图像 img = imread('C:\Users\樱桃小丸子\Pictures\Saved Pictures\背景1.png'); grayImg = rgb2gray(img); % 计算图像的直方图 [counts, bins] = imhist(grayImg); % 计算灰度级别的概率分布 p = counts / sum(counts); % 计算灰度级别的累积分布 c = cumsum(p); % 计算灰度级别的平均值 m = (1:length(p)).* p'; % 初始化最大类间方差和阈值 max_sigma = 0;threshold = 0; % 遍历所有可能的阈值,找到最大类间方差对应的阈值 for t = 1:length(p) w0 = c(t); w1 = 1 - w0; if w0 == 0 || w1 == 0 continue; end m0 = sum((1:t) .* p(1:t)) / w0; m1 = sum((t+1:length(p)) .* p(t+1:length(p))) / w1; sigma = w0 * w1 * (m0 - m1).^ 2; if sigma > max_sigma max_sigma = sigma; threshold = t; end end % 对图像进行二值化处理 binaryImg = imbinarize(grayImg, threshold / 255); % 显示原图和二值化图像 imshow(img); figure; imshow(binaryImg);
时间: 2024-04-01 22:34:31 浏览: 25
这段代码的功能是将一张彩色图像转换为灰度图像,然后进行二值化处理,得到二值化图像。具体来说,代码的实现步骤如下:
1. 读取一张彩色图像,并使用 rgb2gray() 函数将其转换为灰度图像。
2. 使用 imhist() 函数计算灰度图像的直方图,并根据直方图计算灰度级别的概率分布和累积分布。
3. 遍历所有可能的阈值,计算每个阈值下的类间方差,找到使类间方差最大的阈值。具体计算类间方差的公式为:sigma = w0 * w1 * (m0 - m1).^ 2,其中 w0 和 w1 分别表示低于阈值和高于阈值的像素点所占的比例,m0 和 m1 分别表示低于阈值和高于阈值的像素点的平均灰度值。
4. 使用 imbinarize() 函数根据计算出的阈值对灰度图像进行二值化处理。
5. 使用 imshow() 函数显示原图和二值化图像。
总的来说,这段代码实现了一种常用的图像二值化算法——大津算法。
相关问题
将C:\Users\lenovo\Pictures\Saved Pictures\shu.jpg进行图像裁切、灰度变换和图像分割
可以使用以下代码实现对图片的裁切、灰度变换和图像分割:
```matlab
% 读取图片
img = imread('C:\Users\lenovo\Pictures\Saved Pictures\shu.jpg');
% 裁切图片
cropped_img = img(100:400, 200:500, :);
% 灰度变换
gray_img = rgb2gray(cropped_img);
% 图像分割
bw_img = imbinarize(gray_img);
% 显示结果
subplot(2,2,1), imshow(img), title('原图');
subplot(2,2,2), imshow(cropped_img), title('裁切后的图');
subplot(2,2,3), imshow(gray_img), title('灰度变换后的图');
subplot(2,2,4), imshow(bw_img), title('图像分割后的图');
```
其中,`imread`函数用于读取图片,`rgb2gray`函数用于将彩色图像转换为灰度图像,`imbinarize`函数用于将灰度图像二值化。裁切图片可以通过对原图像素的切片来实现。最后,使用`subplot`函数将四张图片显示在同一窗口中。
# 读取原始灰度图像 img = cv2.imread('23.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 代码 将img 缩放为1250*1023
可以使用cv2.resize()函数来对图像进行缩放,示例代码如下:
```
import cv2
# 读取原始灰度图像
img = cv2.imread('23.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 缩放图像
img_resized = cv2.resize(img, (1250, 1023))
# 显示缩放后的图像
cv2.imshow('Resized Image', img_resized)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,cv2.resize()函数的第一个参数是原始图像,第二个参数是需要缩放到的大小,即(1250, 1023)。如果需要保持缩放后的长宽比不变,可以使用cv2.INTER_AREA参数;如果需要放大图像,可以使用cv2.INTER_CUBIC参数;如果需要缩小图像,可以使用cv2.INTER_LINEAR参数。
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