python 阈值凸包算法分割

阈值凸包算法是一种基于阈值分割的图像分割方法，其主要思想是将图像像素点根据亮度值进行分类，然后通过构建凸包来实现分割。具体步骤如下：

1. 获取图像灰度值，将其转化为二值图像。

2. 根据设定的阈值将像素点分类为前景和背景两类。

3. 对前景像素点进行凸包计算，将凸包内的像素点设为前景，外部像素点设为背景。

4. 重复步骤3，直到凸包不再发生变化。

5. 输出分割结果。

阈值凸包算法可以用Python实现。以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

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

# 设定阈值
thresh = 100

# 二值化
ret, bin_img = cv2.threshold(img, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 连通域标记
_, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(bin_img, connectivity=8)

# 计算凸包
for i in range(1, len(stats)):
    x, y, w, h, area = stats[i]
    if area > 100:
        mask = np.zeros(bin_img.shape, dtype=np.uint8)
        mask[labels == i] = 255
        contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        hull = cv2.convexHull(contours[0])
        cv2.drawContours(img, [hull], -1, 255, -1)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们先读取了一张图像并进行了二值化处理，然后使用`cv2.connectedComponentsWithStats`函数对像素点进行连通域标记，接着对每个连通域计算凸包，并将凸包内的像素点设为前景。最后，我们将分割结果显示出来。