编码实现大津二值化算法（Otsu's Method）

大津二值化（Otsu's Binarization）是一种基于直方图的图像二值化技术，由日本学者 Nobuyuki Otsu 在 1979 年提出。这个算法用于自动确定灰度图像的最佳阈值，使得两个类别的像素数量（通常是前景和背景）之间的方差最大化，从而实现最佳的边缘分割。

以下是编码实现大津二值化的步骤：

1. **计算累计分布函数** (Cumulative Distribution Function, CDF)：对输入图像的像素值按灰度级排序并累加，得到每个灰度级对应的像素频率。

2. **构建累积分布函数与均值的关系**：对于每个灰度级，计算累计频数对应的像素均值，形成一个新的序列。

3. **计算总体方差**：假设当前灰度级为分界点，将图像分为前景和背景两部分，分别计算它们的均值和方差。

4. **寻找最佳阈值**：遍历所有灰度级，计算以该灰度级为分界的方差，并存储最大方差对应的阈值。这是通过对比前景和背景的均值差异以及它们的权重来计算的。

5. **应用阈值**：选择找到的最大方差阈值，将原始图像的像素值转换为二值图像，低于阈值的像素设为0（前景），高于或等于阈值的像素设为255（背景）。

from skimage.filters import threshold_otsu

# 假设img是输入的灰度图像
binary_img = threshold_otsu(img)

在 Python 中，可以利用 Scikit-image 库中的 `threshold_otsu` 函数直接实现大津二值化。

相关问题

python大津法二值化

大津法（Otsu's method）是一种图像二值化算法，用于确定将图像分成黑白两个部分的阈值。该算法根据图像的灰度特性，通过计算前景和背景之间的类间方差，找到使类间方差最大的阈值，从而实现图像的自适应二值化分割。

在Python中，可以使用大津法进行图像二值化的实现。可以使用大津二值化的Python模块，该模块接受一个二维[0,1.]的浮点灰度图像矩阵作为输入，并返回一个0/1的二值化图像矩阵。该模块使用掩膜赋值法，具有较高的效率（pretty good not perfect），时间复杂度接近于O(1)。

c++用大津算法对图片进行二值化应该怎么写

在C++中使用OpenCV，你可以使用大津算法（Otsu's method）对图像进行自适应二值化。以下是一个示例代码，展示了如何使用大津算法对图像进行二值化：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 应用大津算法进行二值化
    cv::Mat binaryImage;
    double otsuThreshold = cv::threshold(image, binaryImage, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);

    // 显示结果
    cv::imshow("Original Image", image);
    cv::imshow("Binary Image", binaryImage);
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}

在上述代码中，我们首先使用`imread`函数读取图像，并将其转换为灰度图像（`IMREAD_GRAYSCALE`）。

接下来，我们使用`threshold`函数应用大津算法进行二值化。该函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是输出二值化图像，第三个参数是阈值（在这里设为0，因为大津算法会自动选择合适的阈值），第四个参数是最大值（在这里设为255），第五个参数是二值化类型，其中`THRESH_BINARY | THRESH_OTSU`表示将高于阈值的像素设为最大值，低于阈值的像素设为0。

`threshold`函数返回的`otsuThreshold`是大津算法确定的最佳阈值，你可以根据需要使用它。

最后，我们使用`imshow`函数显示原始图像和二值化图像，并使用`waitKey`和`destroyAllWindows`函数等待用户按下键盘并关闭窗口。

请确保将代码中的文件路径替换为你的实际图像路径。