OTSU全局阈值法python
时间: 2023-05-29 22:06:30 浏览: 203
OTSU全局阈值法是一种自适应的图像二值化方法,可以有效地将灰度图像转化为黑白二值图像。下面是使用Python实现OTSU全局阈值法的代码示例:
```python
import cv2
# 读取灰度图像
img = cv2.imread('image.png', 0)
# 计算OTSU全局阈值
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 显示结果
cv2.imshow('original image', img)
cv2.imshow('OTSU binary image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,首先使用OpenCV库的`cv2.imread()`函数读取灰度图像。然后,使用`cv2.threshold()`函数计算OTSU全局阈值,并将结果保存在`ret`和`thresh`变量中。最后,使用`cv2.imshow()`函数将原始图像和OTSU二值化的图像显示出来,使用`cv2.waitKey()`函数等待用户的按键输入,最后使用`cv2.destroyAllWindows()`函数关闭所有窗口。
相关问题
全阈值分割python程序流程
全阈值分割是一种基本的图像分割方法,其流程如下:
1. 读入图像:使用Python的OpenCV库读入待分割的图像。
2. 灰度化:将彩色图像转换为灰度图像,降低计算量。
3. 计算全局阈值:使用Otsu算法、最大熵法、谷底法等方法计算出全局阈值,将图像二值化。
4. 输出分割结果:将二值化后的图像输出。
下面是一个简单的Python程序实现全阈值分割:
```python
import cv2
# 读入图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算全局阈值
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
# 输出分割结果
cv2.imshow('Thresholded Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`cv2.threshold()`函数用于计算全局阈值,`cv2.imshow()`函数用于显示分割结果。
全局阈值分割怎么实现
全局阈值分割是一种简单的图像分割方法,它将像素按照灰度值进行分类,将低于阈值的像素设置为一个颜色(通常为黑色),高于阈值的像素设置为另一个颜色(通常为白色)。
以下是实现全局阈值分割的一般步骤:
1. 将输入图像转换为灰度图像。
2. 根据某种方法(例如大津算法、最大类间方差等)计算全局阈值。
3. 遍历图像中的每个像素,并将其与全局阈值进行比较。
4. 如果像素值小于阈值,则将该像素设置为黑色;否则,将该像素设置为白色。
5. 输出分割后的图像。
下面是一个简单的 Python 示例代码,演示如何使用大津算法实现全局阈值分割:
```python
import cv2
# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('input.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算全局阈值
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 显示分割后的图像
cv2.imshow('Segmented Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个例子中,我们使用了 `cv2.threshold` 函数来计算全局阈值,并将其应用于灰度图像。 `cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU` 标志用于指定使用大津算法来计算全局阈值,并将分割后的图像二值化为黑白两种颜色。