opencv C++ OTSU阈值分割

以下是使用OpenCV C++实现OTSU阈值分割的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 应用OTSU阈值分割
    cv::Mat binary;
    cv::threshold(image, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

    // 显示结果
    cv::imshow("Original Image", image);
    cv::imshow("OTSU Thresholding", binary);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

这段代码首先使用`imread`函数读取一张灰度图像，然后使用`threshold`函数应用OTSU阈值分割。最后，使用`imshow`函数显示原始图像和OTSU阈值分割结果。

相关问题

opencv c++阈值分割otsu

Otsu阈值分割是一种图像二值化算法，它可以自适应地确定一个阈值，使得分割后的两部分图像的类内方差最小、类间方差最大。它在OpenCV中的实现函数为cv::threshold，可通过设置第三个参数为cv::THRESH_OTSU来使用Otsu阈值分割。

具体来说，Otsu阈值分割算法的步骤如下：
1. 统计图像的灰度级直方图，计算每个灰度级出现的概率；
2. 初始化总类间方差为0，对于每个可能的阈值T，计算其对应的类内方差和类间方差，并更新总类间方差；
3. 找到总类间方差最大的阈值，作为最终的阈值。

opencv+c++Otsu大津法

大津法（Otsu's method）是一种基于图像的直方图分析的自适应阈值分割方法，常用于二值化处理。下面是使用OpenCV和C++实现Otsu大津法的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat src = imread("image.jpg", 0);  // 读入灰度图像

    int T = 0;  // 阈值
    double max_var = 0;  // 最大类间方差

    // 计算图像直方图并归一化
    Mat hist;
    calcHist(&src, 1, nullptr, Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange);
    normalize(hist, hist, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);

    // 遍历所有灰度级
    for (int i = 0; i < 256; i++)
    {
        // 分割成两个类
        Mat mask1 = src > i;
        Mat mask2 = src <= i;

        // 计算两个类的像素数和像素值总和
        double w1 = countNonZero(mask1);
        double w2 = countNonZero(mask2);
        double sum1 = sum(src.mul(mask1))[0];
        double sum2 = sum(src.mul(mask2))[0];

        // 计算两个类的均值和方差
        double u1 = sum1 / w1;
        double u2 = sum2 / w2;
        double var = w1 * w2 * (u1 - u2) * (u1 - u2);

        // 更新最大类间方差和阈值
        if (var > max_var)
        {
            max_var = var;
            T = i;
        }
    }

    // 二值化处理
    Mat dst;
    threshold(src, dst, T, 255, THRESH_BINARY);

    // 显示原图和二值化结果
    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey();

    return 0;
}

以上代码中，通过计算每个灰度级作为阈值时的类间方差，从而选择最佳阈值进行二值化处理。最终的二值化结果保存在dst中。