迭代阈值分割python
时间: 2023-10-15 09:07:55 浏览: 58
迭代阈值法是一种图像分割方法,用于将图像分为前景和背景。下面是一个使用Python实现的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
def diedai(img):
img_array = np.array(img).astype(np.float32) # 转化成数组
I = img_array
zmax = np.max(I)
zmin = np.min(I)
tk = (zmax + zmin) / 2 # 设置初始阈值
# 根据阈值将图像进行分割为前景和背景,分别求出两者的平均灰度 zo 和 zb
b = 1
m, n = I.shape
while b == 0:
ifg = 0
ibg = 0
fnum = 0
bnum = 0
for i in range(1, m):
for j in range(1, n):
tmp = I[i, j]
if tmp >= tk:
ifg = ifg + 1
fnum = fnum + int(tmp) # 前景像素的个数以及像素值的总和
else:
ibg = ibg + 1
bnum = bnum + int(tmp) # 背景像素的个数以及像素值的总和
# 计算前景和背景的平均值 zo 和 zb
zo = int(fnum / ifg)
zb = int(bnum / ibg)
if tk == int((zo + zb) / 2):
b = 0
else:
tk = int((zo + zb) / 2)
return tk
img = cv2.imread("1.jpg")
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
img = cv2.resize(gray, (200, 200))
yvzhi = diedai(img)
ret1, th1 = cv2.threshold(img, yvzhi, 255, cv2.THRESH_BINARY)
print(ret1)
plt.imshow(th1, cmap=cm.gray)
plt.show()
```
这段代码使用了OpenCV和Matplotlib库。首先读取图像并进行灰度化处理,然后使用迭代阈值法确定阈值,并将图像分割为前景和背景。最后,通过阈值将图像二值化并显示出来。
希望对你有帮助!