% 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);

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。