全局阈值分割怎么实现

全局阈值分割是一种简单的图像分割方法，它将像素按照灰度值进行分类，将低于阈值的像素设置为一个颜色（通常为黑色），高于阈值的像素设置为另一个颜色（通常为白色）。

以下是实现全局阈值分割的一般步骤：

1. 将输入图像转换为灰度图像。
2. 根据某种方法（例如大津算法、最大类间方差等）计算全局阈值。
3. 遍历图像中的每个像素，并将其与全局阈值进行比较。
4. 如果像素值小于阈值，则将该像素设置为黑色；否则，将该像素设置为白色。
5. 输出分割后的图像。

下面是一个简单的 Python 示例代码，演示如何使用大津算法实现全局阈值分割：

import cv2

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('input.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算全局阈值
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 显示分割后的图像
cv2.imshow('Segmented Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们使用了 `cv2.threshold` 函数来计算全局阈值，并将其应用于灰度图像。 `cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU` 标志用于指定使用大津算法来计算全局阈值，并将分割后的图像二值化为黑白两种颜色。