python 实现otsu阈值法

在 Python 中，你可以使用 `skimage` 库中的 `skimage.filters.threshold_otsu()` 函数来应用 Otsu 阈值分割算法。Otsu's method 是一种二值化图像的方法，它自动寻找最佳阈值，使得图像中最暗区域和最亮区域之间的方差最小。

以下是一个简单的示例，演示如何使用 skimage 库实现 Otsu 阈值法：

from skimage import filters, img_as_ubyte
import numpy as np

def apply_otsu_threshold(image_path):
    # 读取图像数据
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 注意这里假设是灰度图像
    if image.ndim == 3:  # 如果是彩色图像，先转为灰度
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 应用 Otsu 阈值
    otsu_threshold = filters.threshold_otsu(image)
    
    # 使用阈值对图像进行二值化
    binary_image = np.where(image > otsu_threshold, 255, 0).astype(np.uint8)  # 通常设置背景为0，前景为255

    return binary_image

# 示例
binary_image = apply_otsu_threshold("test.png")
cv2.imshow("Otsu Threshold Binary Image", binary_image)
cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键，按任意键关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`img_as_ubyte()` 是为了确保输出结果为无符号8位整型数组，因为 Otsu 方法返回的是浮点类型的阈值。