直方图阈值分割python代码

下面是一个使用Python实现的简单直方图阈值分割的代码：

import cv2
import numpy as np

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

# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])

# 计算阈值
threshold = np.argmax(hist)

# 分割图像
seg_img = np.zeros_like(img)
seg_img[img > threshold] = 255

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Segmented Image', seg_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.imread('input.jpg', 0)` 用于读取灰度图像，`np.histogram()` 用于计算直方图，`np.argmax()` 用于找到直方图中的最大值，作为阈值， `np.zeros_like()` 用于创建一个与原图大小相同的全黑图像，`seg_img[img > threshold] = 255` 用于将原图中灰度值大于阈值的像素置为白色，其余置为黑色。最后使用 `cv2.imshow()` 显示原图和分割后的图像，`cv2.waitKey()` 等待用户按下任意键，`cv2.destroyAllWindows()` 销毁所有窗口。

相关问题

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%"]
[ .reference_list ]

ostu阈值分割识别盲道 python代码

OSTU阈值分割是一种常用的图像分割方法，用于将图像分成两个部分：前景和背景。在OSTU阈值分割中，通过计算图像的灰度直方图和类间方差来确定最佳的阈值，从而实现图像的自动分割。

以下是使用Python实现OSTU阈值分割的代码示例：

import cv2

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

# 计算OSTU阈值
_, threshold = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 显示原始图像和分割结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Thresholded Image', threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先使用`cv2.imread`函数读取待分割的图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用`cv2.threshold`函数计算OSTU阈值，并将其应用于图像，得到二值化的分割结果。最后，使用`cv2.imshow`函数显示原始图像和分割结果，并使用`cv2.waitKey`和`cv2.destroyAllWindows`函数等待用户按下键盘并关闭窗口。