最大类间差法批量处理图片二值化代码
时间: 2023-10-04 07:14:10 浏览: 46
以下是使用Python中的PIL库实现最大类间差法批量处理图片二值化的代码:
```python
from PIL import Image
import os
def otsu_threshold(image):
# 计算直方图
histogram = image.histogram()
# 计算像素总数
total_pixels = sum(histogram)
# 初始化类间方差和阈值
sum_b = 0
threshold = 0
max_variance = 0
# 遍历灰度级
for i in range(256):
# 计算前景像素数和背景像素数
w_b = sum(histogram[:i+1]) / total_pixels
w_f = sum(histogram[i+1:]) / total_pixels
# 计算前景和背景的平均灰度值
mean_b = sum([j * histogram[j] for j in range(i+1)]) / sum(histogram[:i+1]) if sum(histogram[:i+1]) > 0 else 0
mean_f = sum([j * histogram[j] for j in range(i+1, 256)]) / sum(histogram[i+1:]) if sum(histogram[i+1:]) > 0 else 0
# 计算类间方差
variance = w_b * w_f * (mean_b - mean_f) ** 2
# 更新最大类间方差和阈值
if variance > max_variance:
max_variance = variance
threshold = i
return threshold
def batch_otsu_threshold(input_dir, output_dir):
# 创建输出目录
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
# 遍历输入目录下的所有图片
for filename in os.listdir(input_dir):
if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png') or filename.endswith('.bmp'):
# 读取图片并进行二值化
image = Image.open(os.path.join(input_dir, filename)).convert('L')
threshold = otsu_threshold(image)
binary_image = image.point(lambda x: 255 if x > threshold else 0)
# 保存二值化后的图片
binary_image.save(os.path.join(output_dir, filename))
```
使用示例:
```python
batch_otsu_threshold('input_dir', 'output_dir')
```
其中,`input_dir`是需要进行二值化处理的图片所在目录,`output_dir`是处理后的二值化图片保存的目录。该函数会遍历`input_dir`目录下的所有图片,对每张图片进行最大类间差法二值化处理,并将处理后的图片保存到`output_dir`目录中。
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