大津法图像二值化python

大津法（OTSU）是一种用于确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。它被称为最大类间方差法，因为按照该方法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。

以下是一个用Python实现大津法的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def otsu_threshold(image):
    # 将彩色图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 使用大津法计算阈值
    _, threshold = cv2.threshold(gray,0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    return threshold

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 调用大津法函数进行图像二值化
threshold_image = otsu_threshold(image)

# 显示原图和二值化结果
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Threshold Image", threshold_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用OpenCV库实现了大津法图像二值化的功能。首先，将彩色图像转换为灰度图像。然后，调用cv2.threshold函数利用大津法计算阈值，并将阈值应用于灰度图像，得到二值化图像。最后，通过cv2.imshow函数显示原图和二值化结果。

如需使用大津法进行图像二值化，你可以使用以上代码作为参考。记得将`image.jpg`替换为你所需处理的图像路径。