对一幅灰度图进行迭代阈值法图像分割的代码

好的，下面是Python实现的迭代阈值法图像分割代码：

import numpy as np
from PIL import Image

def threshold(image):
    # 获取图像宽度和高度
    width, height = image.size
    # 将图像转换为灰度图
    gray_image = image.convert('L')
    # 将灰度图像转换为数组
    pixels = np.array(gray_image.getdata()).reshape(height, width)
    # 初始化阈值
    T = 128
    # 迭代阈值法，直到阈值不再变化
    while True:
        # 根据当前阈值将图像分成两部分
        part1 = pixels >= T
        part2 = pixels < T
        # 计算每个部分的平均灰度值
        m1 = np.mean(pixels[part1])
        m2 = np.mean(pixels[part2])
        # 计算新的阈值
        T_new = (m1 + m2) / 2
        # 如果新的阈值与旧的阈值差距很小，则停止迭代
        if abs(T_new - T) < 1:
            break
        else:
            T = T_new
    # 根据最终阈值将图像分割为两部分
    result = pixels >= T
    # 将分割结果转换为图像
    result_image = Image.fromarray(result.astype(np.uint8) * 255)
    return result_image

使用该函数对一张灰度图像进行分割的示例代码如下：

# 读取原始图像
image = Image.open('lena.jpg')
# 进行图像分割
result = threshold(image)
# 显示分割结果
result.show()

注意，上述代码中需要使用Pillow库中的Image类来读取和处理图像。