threshold_value, thresholded_roi = otsu_thresholding(roi)
时间: 2024-09-30 21:00:39 浏览: 22
`otsu_thresholding` 是一个基于Otsu算法的阈值分割函数,常用于二值化图像,即确定一个合适的阈值将图像分为前景和背景。`threshold_value` 是通过Otsu算法计算得到的阈值,它通常是将图像从灰度图像转换成黑白二值图像的关键数值。
`roi` 表示 Region of Interest,也就是你需要进行阈值分割的具体区域。函数接收这个ROI作为输入,然后应用Otsu算法找出最优阈值,使得图像中的两类像素(黑和白)之间的方差最大,以此来区分两个类别。
当你运行 `otsu_thresholding(roi)` 之后,你会得到两个返回值:`threshold_value` 和 `thresholded_roi`。`threshold_value` 就是在ROI上应用的阈值;而 `thresholded_roi` 是对原始ROI进行二值化的结果,其中像素值小于等于`threshold_value` 的被视为黑色(通常是0或False),大于`threshold_value` 的被视为白色(通常是1或True)。
举个例子:
```python
from skimage.filters import threshold_otsu
threshold_value, thresholded_roi = otsu_thresholding(roi_gray)
binary_roi = roi_gray > threshold_value
```
这里 `roi_gray` 是ROI的灰度版本,`binary_roi` 将是经过Otsu阈值处理后的二值图像。
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