OTSU阈值分割计算流程
时间: 2023-05-19 22:03:41 浏览: 40
OTSU阈值分割是一种图像处理算法,用于将图像分为背景和前景两部分。其计算流程如下:
1. 将图像转换为灰度图像。
2. 统计灰度级别的直方图,计算每个灰度级别的像素数目。
3. 计算图像的总像素数目。
4. 初始化类间方差最大值为0,初始化阈值为0。
5. 遍历每个灰度级别,计算当前灰度级别下的类内方差和类间方差。
6. 如果当前类间方差大于类间方差最大值,则更新类间方差最大值和阈值。
7. 根据阈值将图像分为背景和前景两部分。
以上就是OTSU阈值分割的计算流程。
相关问题
otsu阈值分割算法流程
好的,下面是Otsu阈值分割算法的流程:
1. 将灰度图像进行直方图统计,得到每个灰度级别的像素个数。
2. 遍历所有灰度级别,计算出每个灰度级别的像素在整张图像中所占的比例和平均灰度值。
3. 初始化类间方差为0,遍历所有灰度级别,计算出当前灰度级别为阈值时的类间方差。
4. 选取使类间方差最大的灰度级别作为最优阈值。
5. 根据最优阈值对图像进行二值化处理,将像素值大于等于最优阈值的像素设为前景,像素值小于最优阈值的像素设为背景。
希望这个回答能够帮到你!
全阈值分割python程序流程
全阈值分割是一种基本的图像分割方法,其流程如下:
1. 读入图像:使用Python的OpenCV库读入待分割的图像。
2. 灰度化:将彩色图像转换为灰度图像,降低计算量。
3. 计算全局阈值:使用Otsu算法、最大熵法、谷底法等方法计算出全局阈值,将图像二值化。
4. 输出分割结果:将二值化后的图像输出。
下面是一个简单的Python程序实现全阈值分割:
```python
import cv2
# 读入图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算全局阈值
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
# 输出分割结果
cv2.imshow('Thresholded Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`cv2.threshold()`函数用于计算全局阈值,`cv2.imshow()`函数用于显示分割结果。