直方图阈值分割python

直方图阈值分割是一种基于图像灰度直方图的图像分割方法，通过设置一个阈值来将图像分成不同的区域。在Python中，可以使用OpenCV库中的cv2.threshold()函数来实现直方图阈值分割。以下是一个关于直方图阈值分割的Python代码示例：

import cv2

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

# 应用直方图阈值分割
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

# 显示结果
cv2.imshow("Segmented Image", thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，首先使用cv2.imread()函数读取图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用cv2.threshold()函数将图像应用直方图阈值分割。该函数的第一个参数是要分割的图像，第二个参数是用于分割的阈值，第三个参数是分割后的像素值，第四个参数是分割方法。其中，cv2.THRESH_BINARY表示二值分割，cv2.THRESH_OTSU表示使用Otsu自适应阈值算法。最后，使用cv2.imshow()函数显示分割结果。

需要注意的是，直方图阈值分割的具体实现可以根据具体需求进行调整，如设置不同的阈值、选择其他分割方法等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [[自用代码]基于python的遥感影像传统分割方法(直方图双峰法，阈值分割法，模糊C均值法，超像素分割法，K-...](https://blog.csdn.net/weixin_38757163/article/details/123704622)[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: 100%"]
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