使用opencv写一个大津法的代码,使用python
时间: 2024-05-04 21:19:27 浏览: 12
好的,下面是使用Python和OpenCV实现大津法的代码:
```
import cv2
import numpy as np
def otsu_threshold(img):
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算图像的直方图
hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0,256])
# 统计像素值总和和像素点总数
pixel_sum = np.sum(hist)
total_pixels = img.shape[0] * img.shape[1]
# 初始化类间方差和最佳阈值
inter_class_variance = 0
best_threshold = 0
# 计算类间方差和最佳阈值
for i in range(256):
# 计算前景和背景像素点的个数
w0 = np.sum(hist[:i])
w1 = total_pixels - w0
# 如果前景或背景像素点个数为0,则跳过
if w0 == 0 or w1 == 0:
continue
# 计算前景和背景的平均灰度值
u0 = np.sum(np.arange(i) * hist[:i]) / w0
u1 = np.sum(np.arange(i, 256) * hist[i:]) / w1
# 计算类间方差
current_inter_class_variance = w0 * w1 * (u0 - u1) ** 2
# 更新最大类间方差和最佳阈值
if current_inter_class_variance > inter_class_variance:
inter_class_variance = current_inter_class_variance
best_threshold = i
# 使用最佳阈值进行二值化
thresholded = cv2.threshold(gray, best_threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
return thresholded
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 进行大津法阈值分割
thresholded = otsu_threshold(img)
# 显示原图和分割结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Otsu Thresholding', thresholded)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这个代码中,我们首先将图像转换为灰度图,然后计算图像的直方图。接着,我们遍历所有可能的阈值,计算每个阈值下的前景和背景像素点的个数、平均灰度值和类间方差,并更新最大类间方差和最佳阈值。最后,我们使用最佳阈值对图像进行二值化,并显示原图和分割结果。