python cv2 ostu二值

使用OpenCV库中的`cv2.threshold()`函数和`cv2.THRESH_OTSU`参数可以实现Otsu二值化。

以下是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg', 0)

# Otsu 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

# 显示结果
cv2.imshow('Otsu Threshold', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU`参数表示使用Otsu算法进行二值化，并将灰度值大于阈值的像素设置为255，小于等于阈值的像素设置为0。函数返回值`ret`为计算出的阈值。

运行代码后，会显示Otsu二值化后的图像。

相关问题

给出图像，生成ostu二值图像的python代码

以下是使用Python实现Otsu二值化算法的代码示例：

import cv2
import numpy as np

def otsu_threshold(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
    return binary

if __name__ == '__main__':
    image = cv2.imread("input.jpg")
    binary = otsu_threshold(image)
    cv2.imshow("input image", image)
    cv2.imshow("binary image", binary)
    cv2.waitKey(0)

在这个示例中，我们使用OpenCV库进行Otsu二值化的实现。该算法可以通过cv2.threshold函数轻松实现，其中cv2.THRESH_OTSU标志启用Otsu算法。在得到阈值后，我们可以将其应用于灰度图像中（使用cv2.cvtColor将BGR图像转换为灰度）。最后再将二进制图像显示在屏幕上。

注意，此代码示例最初是在Python 3.7中编写的，需要使用OpenCV 3.0或更高版本运行。

python ostu

OTSU算法是一种用于图像二值化的高效算法，它可以根据最佳阈值将背景和目标最大限度地分割出来。在Python中，可以使用OpenCV库来实现OSTU算法。

下面是一个使用OSTU算法进行图像二值化的Python代码示例：

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像并转换为灰度图
image = cv2.imread("1.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用OSTU算法进行图像二值化
ret, th = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)

# 绘制原始图像、灰度直方图和二值化图像
plt.subplot(311), plt.imshow(gray, "gray")
plt.title("input image"), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(312), plt.hist(gray.ravel(), 256)
plt.axvline(x=ret, color='red', label='OSTU')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title("Histogram"), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(313), plt.imshow(th, "gray")
plt.title("output image"), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

这段代码首先读取一张图像并将其转换为灰度图像。然后，利用OSTU算法计算图像的最佳阈值，并将图像进行二值化处理。最后，使用Matplotlib库将原始图像、灰度直方图和二值化图像进行展示。