最大类间方差法图像阈值代码,示例原理
时间: 2023-02-09 19:45:15 浏览: 76
最大类间方差法是一种图像阈值分割方法。它基于类间方差来确定最佳阈值。
示例代码如下:
```python
import numpy as np
def max_variance(image):
# get image histogram
hist = np.histogram(image, bins=256, range=(0,255))[0]
# get image size
size = image.shape[0] * image.shape[1]
# calculate probability of each level
prob = hist / size
# calculate cumulative probability
cumprob = np.cumsum(prob)
# get the maximum variance
max_var = 0
threshold = 0
for i in range(256):
w0 = cumprob[i]
w1 = 1 - w0
mu0 = sum(prob[:i+1] * np.arange(i+1)) / w0
mu1 = sum(prob[i+1:] * np.arange(i+1, 256)) / w1
var = w0 * (mu0 - mu1) ** 2
if var > max_var:
max_var = var
threshold = i
return threshold
```
在上述代码中,首先使用numpy的histogram函数统计图像的直方图,然后计算每一个灰度级别的概率。接着用cumsum函数计算累计概率。最后遍历每一个阈值,计算每一个阈值对应的类间方差,并取最大类间方差对应的阈值作为最终阈值返回。