大津算法c语言实现

以下是大津算法的 C 语言实现：

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

#define MAX 256

int main()
{
    int hist[MAX] = {0};
    int i, j, height, width, total, threshold;
    float sum, sumB, wB, wF, mB, mF, max, between;

    // 读入图像数据
    scanf("%d %d", &height, &width);
    unsigned char *img = (unsigned char*)malloc(height * width * sizeof(unsigned char));
    for(i = 0; i < height; i++) {
        for(j = 0; j < width; j++) {
            scanf("%hhu", &img[i * width + j]);
            hist[img[i * width + j]]++;
        }
    }

    // 计算总像素数量
    total = height * width;

    // 初始化最大类间方差为0
    max = 0.0;

    // 遍历灰度级
    for(i = 0; i < MAX; i++) {
        wB = wF = 0.0;
        sumB = sumF = 0.0;

        // 计算背景像素点数和前景像素点数
        for(j = 0; j < MAX; j++) {
            if(j <= i) {
                wB += hist[j];
                sumB += j * hist[j];
            } else {
                wF += hist[j];
                sumF += j * hist[j];
            }
        }

        // 避免除数为0
        if(wB == 0 || wF == 0) {
            continue;
        }

        // 计算背景和前景的平均灰度值
        mB = sumB / wB;
        mF = sumF / wF;

        // 计算类间方差
        between = wB * wF * pow(mB - mF, 2);

        // 更新最大类间方差
        if(between > max) {
            max = between;
            threshold = i;
        }
    }

    // 输出二值化结果
    for(i = 0; i < height; i++) {
        for(j = 0; j < width; j++) {
            if(img[i * width + j] > threshold) {
                printf("255 ");
            } else {
                printf("0 ");
            }
        }
        printf("\n");
    }

    free(img);

    return 0;
}

这是一个简单的实现，仅供参考。在实际应用中，还需要考虑一些优化，比如使用直方图均衡化等方法来增强图像的对比度。