matlab中otsu算法有哪些函数

MATLAB 中并没有内置的 Otsu's 法（Otsu's Binarization）的函数，这是 OpenCV 等一些计算机视觉库中的经典算法。然而，你可以通过编写一段自定义的函数或者利用外部库如 Computer Vision Toolbox 来实现这个算法。

如果你有自己的代码基础，可以按照以下步骤手动实现：

1. 计算直方图（Histogram）：`histcounts` 函数可以获取像素值的频率分布。
2. 初始化变量：`mu` 存储总体均值，`sigma` 存储总体标准差，`w1` 和 `w2` 分别存储属于两个类别（背景和前景）的像素权重。
3. 使用嵌套循环寻找最佳阈值 `th`：遍历每个可能的阈值，更新上述变量，直到找到最大化类间方差（Binarization 的依据）的阈值。

这是一个简单的伪代码示例：

function th = otsu_threshold(image)
    % 获取像素值和频数
    [hist, bins] = histcounts(image(:), 256);
    
    % 初始化变量
    n_bins = length(bins) - 1;
    mu = zeros(n_bins, 1);
    sigma = zeros(n_bins, 1);
    w1 = ones(n_bins, 1);
    w2 = 1 - w1;

    % 计算累积分布函数 (CDF)
    cdf = cumsum(hist / sum(hist));

    % 找到分割点
    for i = 1:n_bins
        mu(i) = i * bins(i + 1); % 累积均值
        sigma^2(i) = sum(w1 .* ((i * bins(i + 1)) .- mu).^2);
    end

    % 优化
    th = find(diff(cdf .* (cumsum(w2 ./ (w1 + w2)) .> cumsum(w1))) == 1);
end

之后你可以用这个函数对图像进行二值化操作。