我想写一个将255 * 188的图像二值化的C语言代码，你能告诉我大津法的思路嘛？给出一个简单的代码以此举例

大津法是一种基于直方图的图像二值化方法，它的基本思想是找到一个阈值，使得图像的灰度划分为两个部分，使其中一部分的灰度值较高，一部分的灰度值较低，并且使这两部分的灰度差异最大。 以下是一个简单的C语言代码示例：unsigned char img[255][188]; // 图像数组
int i, j; // 循环变量
int height = 255, width = 188; // 图像高度和宽度
int threshold; // 阈值// 初始化阈值
int sum = 0;
for (i = 0; i < height; i++) {
for (j = 0; j < width; j++) {
sum += img[i][j];
}
}
threshold = sum / (height * width);// 二值化处理
for (i = 0; i < height; i++) {
for (j = 0; j < width; j++) {
if (img[i][j] > threshold) {
img[i][j] = 255;
} else {
img[i][j] = 0;
}
}
}

相关问题

用C语言生成一个用大津法将图像二值化的代码

大津法是一种自适应阈值分割算法，可以将灰度图像转化为二值图像。下面是用C语言实现大津法的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define WIDTH 320
#define HEIGHT 240

int main()
{
    unsigned char img[WIDTH][HEIGHT];  // 存储图像的二维数组
    unsigned char thresh;  // 阈值
    int hist[256] = {0};  // 灰度直方图
    int sum = 0;  // 灰度总和
    int sumB = 0;  // 背景灰度总和
    int wB = 0;  // 背景像素数
    int wF = 0;  // 前景像素数
    float mB, mF;  // 背景和前景的平均灰度值
    float maxVar = 0;  // 最大类间方差
    float var;  // 类间方差

    // 读入图像
    FILE *fp = fopen("lena.raw", "rb");
    fread(img, sizeof(unsigned char), WIDTH * HEIGHT, fp);
    fclose(fp);

    // 计算灰度直方图和灰度总和
    for (int i = 0; i < WIDTH; i++) {
        for (int j = 0; j < HEIGHT; j++) {
            hist[img[i][j]]++;
            sum += img[i][j];
        }
    }

    // 遍历阈值，寻找最大类间方差
    for (int i = 0; i < 256; i++) {
        wB += hist[i];  // 背景像素数增加
        if (wB == 0) continue;  // 避免除以0
        wF = WIDTH * HEIGHT - wB;  // 前景像素数
        if (wF == 0) break;  // 背景和前景都为空，退出循环
        sumB += i * hist[i];  // 背景灰度总和增加
        mB = (float)sumB / wB;  // 计算背景平均灰度值
        mF = (float)(sum - sumB) / wF;  // 计算前景平均灰度值
        var = (float)wB * wF * (mB - mF) * (mB - mF);  // 计算类间方差
        if (var > maxVar) {
            maxVar = var;
            thresh = i;
        }
    }

    // 二值化图像
    for (int i = 0; i < WIDTH; i++) {
        for (int j = 0; j < HEIGHT; j++) {
            img[i][j] = img[i][j] > thresh ? 255 : 0;
        }
    }

    // 保存二值化后的图像
    fp = fopen("lena_thresholded.raw", "wb");
    fwrite(img, sizeof(unsigned char), WIDTH * HEIGHT, fp);
    fclose(fp);

    return 0;
}

以上代码中的`lena.raw`是输入图像的文件名，`lena_thresholded.raw`是输出的二值化图像文件名。在运行程序之前，需要将输入图像放在程序所在目录下，并且大小为`WIDTH`x`HEIGHT`，格式为RAW。可以使用以下命令在Linux系统下生成RAW格式的灰度图像：

wget https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/samples/data/lena.jpg
convert lena.jpg -resize 320x240! -colorspace Gray lena.raw

这个命令会下载一张彩色图像`lena.jpg`，将其缩放为`320x240`的灰度图像，并保存为`lena.raw`。如果需要在Windows系统下生成RAW格式的灰度图像，可以使用ImageMagick或者Photoshop等工具进行转换。

大津法ccd图像二值化C语言

大津法（Otsu's method）是一种常用的二值化图像处理算法，它是由 Nobuyuki Otsu 在 1979 年提出的。在 C 语言中，你可以使用 OpenCV 库来实现大津法对CCD（Charge-Coupled Device）图像进行二值化，因为 OpenCV 提供了对图像处理功能的便捷支持。

以下是一个简单的步骤来实现大津法二值化：

1. **包含头文件**:

   #include <opencv2/opencv.hpp>

2. **读取和转换图像**:

   cv::Mat image = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); // 读取灰度图像

3. **计算直方图**:

   int hist[256]; // 创建一个大小为256的直方图
   cv::calcHist(&image, 1, NULL, hist, 1, cv::Range(0, 256));

4. **计算均值和标准差**:

   double mean = 0, var = 0;
   for (int i = 0; i < 256; ++i) {
       mean += i * hist[i];
       var += pow(i - mean, 2) * hist[i];
   }
   mean /= cv::accumulate(hist, hist, 0);
   var /= cv::accumulate(hist, hist, 0);

5. **找到最佳阈值**:

   double maxBetweenClassVar = 0;
   int threshold = 0;
   for (int i = 0; i < 256; ++i) {
       double w1 = cv::accumulate(hist, hist + i, 0);
       double w2 = cv::accumulate(hist + i + 1, hist + 256, 0);
       double betweenClassVar = (w1 * w2) * pow(mean - (i + (w2 > 0 ? i + 1 : i)), 2);
       if (betweenClassVar > maxBetweenClassVar) {
           maxBetweenClassVar = betweenClassVar;
           threshold = i;
       }
   }

6. **应用阈值进行二值化**:

   cv::Mat binaryImage;
   cv::threshold(image, binaryImage, threshold, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

7. **显示或保存结果**:

   cv::imshow("Original Image", image);
   cv::imshow("Otsu's Binary Image", binaryImage);
   cv::waitKey();