大津阈值法python实现

大津阈值法（Otsu's method）是一种图像二值化的自适应算法，能够根据图像的灰度分布自动选择最佳二值化阈值。下面给出Python实现的代码：

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 大津阈值法
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 显示二值化后的图像
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.threshold()`函数的参数解释如下：

- 第一个参数：输入图像，必须为单通道灰度图像。
- 第二个参数：阈值，当使用大津阈值法时，该参数可以设为0。
- 第三个参数：最大值，当使用二值化时，该参数设为255。
- 第四个参数：二值化类型，此处为`cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU`，表示使用大津阈值法进行二值化。

代码中读入了名为`test.jpg`的图像，并将其转换为灰度图像。然后使用大津阈值法进行二值化，并显示二值化后的图像。

相关问题

opencv python大津阈值法

大津阈值法（Otsu's thresholding）是一种自适应阈值分割方法，用于将图像分为背景和前景两部分。OpenCV提供了使用大津阈值法进行图像分割的函数cv2.threshold()。

下面是一个使用大津阈值法进行图像分割的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 应用大津阈值法
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 显示结果
cv2.imshow('Image', img)
cv2.imshow('Thresholded Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们使用cv2.imread()函数读取了一张灰度图像，然后使用cv2.threshold()函数将图像进行了阈值分割。cv2.threshold()函数的第一个参数是要处理的图像，第二个参数是阈值，这里设为0，第三个参数是将像素值分成两部分的最大值，这里设为255。函数的最后一个参数是阈值类型，这里使用了cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU，表示使用大津阈值法进行二值化。

最后，使用cv2.imshow()函数显示原始图像和分割后的图像。cv2.waitKey()函数等待用户按下任意键，cv2.destroyAllWindows()函数关闭所有窗口。

希望对你有帮助！

大津法阈值分割python

大津法（Otsu's method）是一种自适应阈值分割方法，它通过找到一个阈值，使得两个类内的方差都最小，从而将图像分割为前景和背景。在大津法中，通过计算图像的灰度直方图和累积分布函数，然后根据不同的阈值计算类内方差，最终选择使类内方差最小的阈值作为最佳阈值。

在Python中，可以使用OpenCV库来实现大津法阈值分割。首先，读取图像并进行高斯模糊处理，然后计算图像的灰度直方图和累积分布函数。接下来，通过遍历不同的阈值，计算每个阈值下的类内方差，并选择使类内方差最小的阈值作为最佳阈值。最后，使用OpenCV的阈值分割函数将图像分割为前景和背景。

以下是一个使用大津法阈值分割的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并进行高斯模糊处理
img = cv2.imread('road.jpg', 0)
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 计算灰度直方图和累积分布函数
hist = cv2.calcHist(\[blur\], \[0\], None, \[256\], \[0, 256\])
hist_norm = hist.ravel() / hist.max()
Q = hist_norm.cumsum()
bins = np.arange(256)

# 初始化最小方差和阈值
fn_min = np.inf
thresh = -1

# 遍历不同的阈值，计算类内方差
for i in range(1, 256):
    p1, p2 = np.hsplit(hist_norm, \[i\])
    q1, q2 = Q\[i\], Q\[255\] - Q\[i\]
    b1, b2 = np.hsplit(bins, \[i\])
    m1, m2 = np.sum(p1 * b1) / q1, np.sum(p2 * b2) / q2
    v1, v2 = np.sum(((b1 - m1) ** 2) * p1) / q1, np.sum(((b2 - m2) ** 2) * p2) / q2
    fn = v1 * q1 + v2 * q2
    if fn < fn_min:
        fn_min = fn
        thresh = i

# 使用OpenCV的阈值分割函数进行分割
ret, otsu = cv2.threshold(blur, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)

print("最佳阈值: ", thresh)
print("OpenCV计算的阈值: ", ret)

这段代码首先读取图像并进行高斯模糊处理，然后计算灰度直方图和累积分布函数。接下来，遍历不同的阈值，计算每个阈值下的类内方差，并选择使类内方差最小的阈值作为最佳阈值。最后，使用OpenCV的阈值分割函数将图像分割为前景和背景，并打印出最佳阈值和OpenCV计算的阈值。

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【opencv-python】大津法（Otsu）阈值分割原理深入分析](https://blog.csdn.net/huangzhe0701/article/details/120485879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python+OpenCV：阈值分割](https://blog.csdn.net/liubing8609/article/details/109659209)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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