用matlab写 用OTSU实现图像阈值分割

可以使用MATLAB中的`graythresh`函数实现OTSU图像阈值分割。下面是一个简单的示例代码：

% 读入图像
I = imread('example.jpg');

% 将图像转为灰度图像
grayI = rgb2gray(I);

% OTSU阈值分割
level = graythresh(grayI);

% 根据阈值分割图像
bwI = imbinarize(grayI, level);

% 显示原图和分割后的图像
subplot(1,2,1), imshow(I), title('原图');
subplot(1,2,2), imshow(bwI), title('OTSU阈值分割');

在这个代码中，`imread`函数用于读入图像，`rgb2gray`函数用于将彩色图像转为灰度图像，`graythresh`函数用于计算OTSU阈值，`imbinarize`函数用于根据阈值将图像进行分割，最后使用`imshow`函数显示原图和分割后的图像。

需要注意的是，在使用OTSU阈值分割时，图像需要先转为灰度图像。此外，OTUS阈值分割也有一些局限性，例如对于光线不均匀的图像，其分割效果可能不理想。

相关问题

用OTSU实现图像阈值分割，用MATLAB编写

在MATLAB中，可以使用`graythresh`函数实现OTSU阈值分割。

下面是一个简单的代码示例：

% 读取图像
I = imread('example.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
I_gray = rgb2gray(I);

% 计算OTSU阈值
threshold = graythresh(I_gray);

% 对图像进行二值化处理
I_binary = imbinarize(I_gray, threshold);

% 显示原始图像和二值化图像
subplot(1,2,1);
imshow(I);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(I_binary);
title('Binary Image');

在这个示例中，我们首先读取一张RGB图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用`graythresh`函数计算OTSU阈值，并使用`imbinarize`函数将图像二值化。最后，我们显示原始图像和二值化图像。

注意，`imbinarize`函数默认使用OTSU方法进行二值化，因此我们只需要将OTSU阈值作为参数传递给函数即可。

用OTSU实现图像阈值分割的matlab代码

以下是用OTSU实现图像阈值分割的Matlab代码：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算OTSU阈值
level = graythresh(gray_img);

% 对图像进行阈值分割
bw_img = im2bw(gray_img, level);

% 显示原始图像和二值化图像
subplot(1,2,1)
imshow(gray_img)
title('原始图像')
subplot(1,2,2)
imshow(bw_img)
title('二值化图像')

在上述代码中，首先将彩色图像转换为灰度图像，然后使用`graythresh`函数计算OTSU阈值，最后使用`im2bw`函数对图像进行二值化处理。最后，通过`subplot`函数将原始图像和二值化图像在同一窗口中显示。