基于OTSU与三角阈值的方法分割彩色图像（opencv-python）_三角阈值法,三角阈值分割 - CSDN文库

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基于基于OTSU与三角阈值的方法分割彩色图像（与三角阈值的方法分割彩色图像（opencv-

python））

import cv2

import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread("macro-photography-of-strawberry-934066.jpg")

gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# otsu阈值

(t,thresh) = cv2.threshold(gray_img,0,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 三角法阈值：由直方图凹凸性确定的阈值

(t,thresh1) = cv2.threshold(gray_img,0,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV+cv2.THRESH_TRIANGLE)

# 形态学操作

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(10,10))

kernel1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(7,7))

thresh = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_CLOSE,kernel)

thresh1 = cv2.morphologyEx(thresh1,cv2.MORPH_CLOSE,kernel1)

# 颜色空间转换：BGR转RGB

img1 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)

result = cv2.cvtColor(cv2.bitwise_and(img, img,mask=thresh),cv2.COLOR_BGR2RGB)

result1 = cv2.cvtColor(cv2.bitwise_and(img, img,mask=thresh1),cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 图像显示

plt.figure(figsize=(10,8),dpi=80)

plt.subplot(221)

plt.imshow(img1)

plt.xlabel("原图像",fontproperties='SimHei')

plt.yticks([])

plt.xticks([])

plt.subplot(222)

plt.hist(gray_img.flat,bins=255,range=(0,256))

plt.xlabel("灰度直方图",fontproperties='SimHei')

plt.xlim(0,255)

plt.subplot(223)

plt.imshow(result)

plt.xlabel("OTSU阈值",fontproperties='SimHei')

plt.yticks([])

plt.xticks([])

plt.subplot(224)

plt.imshow(result1)

plt.xlabel("三角法阈值",fontproperties='SimHei')

plt.yticks([])

plt.xticks([])

plt.show()

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