超绿特征OTSU阈值分割 python

OTSU阈值分割是一种常用的图像处理方法，用于自动确定图像的二值化阈值。在Python中，可以使用OpenCV库来实现OTSU阈值分割。

下面是使用Python和OpenCV实现OTSU阈值分割的示例代码：

import cv2

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

# 阈值分割
_, binary_image = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 显示结果
cv2.imshow('OTSU Thresholding', binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取图像，参数`0`表示以灰度模式读取。然后使用`cv2.threshold()`函数进行阈值分割，其中第二个参数`0`表示自动计算阈值，第四个参数`cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU`表示使用OTSU算法进行二值化。最后使用`cv2.imshow()`函数显示结果。

相关问题

otsu阈值分割代码python

下面是 python 中使用 Otsu 阈值分割的代码：

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 使用 Otsu 阈值法自动计算合适的阈值
ret, th = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 显示结果
cv2.imshow('Otsu threshold', th)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.threshold()` 函数中的参数含义如下：

- `img`: 输入图像，灰度图。
- `0`: 阈值初始值，通常为 0。
- `255`: 阈值最大值，通常为 255。
- `cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU`: 阈值类型，使用 Otsu 阈值分割。

otsu阈值分割算法python

OTSU阈值分割算法是一种对图像进行二值化的高效算法，由日本学者OTSU于1979年提出。在OpenCV中，可以使用Python来实现OTSU阈值分割算法。以下是一个示例的Python代码：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

image = cv2.imread("E:/python/cv/OTSU/test.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret1, th1 = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)

plt.subplot(131), plt.imshow(image, "gray")
plt.title("source image"), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(132), plt.hist(image.ravel(), 256)
plt.title("Histogram"), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(133), plt.imshow(th1, "gray")
plt.title("OTSU,
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *3* [阈值化分割（二）OTSU法-附Python实现](https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/52801310)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *2* [Opencv之Otsu阈值处理(Python)](https://blog.csdn.net/qq_44116998/article/details/124645657)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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