使用OpenCV在C++中实现Otsu自适应阈值分割

"这篇文档介绍了如何使用OpenCV库在C++中实现Otsu自适应阈值分割算法，这是一种基于图像灰度统计的自动阈值选择方法。Otsu算法通过最大化类间方差来寻找最佳阈值，从而实现图像的二值化。" 在计算机视觉和图像处理领域，Otsu自适应阈值分割是一种广泛应用的图像二值化技术。该算法的核心思想是寻找一个阈值，使得图像中的前景和背景两类像素分布之间的方差最大，以此达到最佳的分割效果。在C++中，我们可以利用OpenCV库来实现这一算法。 1. **计算直方图并归一化**：首先，我们需要对输入图像的每个像素进行统计，计算出每个灰度级的像素数量，并形成一个表示灰度级频率的直方图。然后，为了后续计算的方便，将直方图进行归一化，使得所有灰度级的总概率为1。 2. **计算图像灰度均值**：遍历归一化的直方图，累加每个灰度级与对应概率的乘积，得到图像的平均灰度值`avgValue`。 3. **计算零阶矩和一级矩**：零阶矩`w[i]`表示灰度级i的像素在图像中所占的比例，一级矩`u[i]`表示灰度级i的像素平均灰度，即灰度级i的像素数乘以灰度值i再除以总像素数。 4. **计算类间方差**：类间方差`variance[i]`衡量了背景和前景两类像素的差异。通过计算每个灰度级的加权平均灰度值与总体平均灰度值的差平方，再除以该灰度级像素的概率（即1减去该灰度级的概率），找到使得类间方差最大的灰度值，这个灰度值就是最佳阈值。 5. **二值化图像**：使用找到的最佳阈值，将原图像中所有小于该阈值的像素设为黑色（通常代表背景），大于等于阈值的像素设为白色（通常代表前景），从而完成图像的二值化。 在给出的代码段中，可以看到作者首先初始化了一个256长度的直方图数组，然后遍历图像的每一个像素，更新对应灰度级的计数。接着，计算了归一化直方图、图像平均灰度值以及零阶矩和一级矩。在寻找最大类间方差的过程中，遍历所有可能的阈值，计算并比较类间方差，找到最大值对应的阈值。最后，使用这个阈值对图像进行二值化处理。 这段代码虽然简洁，但完整地展示了Otsu算法的实现过程。需要注意的是，实际应用中可能需要根据具体场景进行优化，例如考虑图像的噪声、光照变化等因素。此外，代码中提到的作者对算法进行了某些优化，可能会与标准描述有所差异。