启发式分割算法python源码
时间: 2023-09-30 12:07:59 浏览: 75
以下是一个简单的启发式分割算法的 Python 实现:
```python
def heuristic_segmentation(image):
# 获取图像尺寸和像素总数
height, width = image.shape[:2]
total_pixels = height * width
# 计算每个像素的灰度值总和
pixel_values = np.sum(image, axis=2).flatten()
# 计算像素值的均值和标准差
mean_value = np.mean(pixel_values)
std_value = np.std(pixel_values)
# 设置阈值并初始化变量
threshold = mean_value + (std_value / 2)
current_sum = 0
current_count = 0
segments = []
# 迭代遍历像素
for i in range(total_pixels):
# 如果像素值小于阈值,则添加到当前分割
if pixel_values[i] < threshold:
current_sum += pixel_values[i]
current_count += 1
# 如果像素值大于等于阈值,则将当前分割添加到列表中
else:
if current_count > 0:
segments.append(current_sum / current_count)
current_sum = 0
current_count = 0
# 将最后一个分割添加到列表中
if current_count > 0:
segments.append(current_sum / current_count)
# 根据分割列表创建二值化图像
binary_image = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)
for i in range(total_pixels):
if pixel_values[i] < segments[-1]:
binary_image[i // width, i % width] = 255
return binary_image
```
该算法首先计算图像中每个像素的灰度值总和,并计算像素值的均值和标准差。然后,将阈值设置为均值加上标准差的一半,并迭代遍历每个像素。如果像素值小于阈值,则将其添加到当前分割中。如果像素值大于等于阈值,则将当前分割添加到分割列表中,并将当前分割重置为下一个像素。最后,根据分割列表创建二值化图像。