迭代法阈值分割 python

迭代法阈值分割是一种图像分割的方法，其基本思想是根据图像的灰度值将图像分成不同的区域。在Python中，可以使用OpenCV库来实现迭代法阈值分割。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2

def iterative_threshold_segmentation(image, initial_threshold):
    threshold = initial_threshold
    while True:
        foreground = image > threshold
        background = image <= threshold
        foreground_mean = image[foreground].mean()
        background_mean = image[background].mean()
        new_threshold = int((foreground_mean + background_mean) / 2)
        if abs(new_threshold - threshold) < 1:
            break
        threshold = new_threshold
    
    segmented_image = image > threshold
    return segmented_image

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg", 0) # 以灰度图像的方式读取

# 设置初始阈值并进行分割
threshold = 128
segmented_image = iterative_threshold_segmentation(image, threshold)

# 显示原图和分割结果
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Segmented Image", segmented_image.astype("uint8") * 255)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码仅提供了一个基本的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。