OpenCV实现Otsu二值化算法

"这篇介绍基于OpenCV实现的Otsu法(大津法)是用于图像分割中的自动阈值选择算法。" Otsu法，全称为最大类间方差法，是由大津于1979年提出的一种二值化方法。在图像处理领域，Otsu算法被广泛用于自动确定最佳阈值，将图像分割为前景和背景两部分。该算法的核心思想是通过最大化背景与前景之间的类间方差（Inter-Class Variance）来找到最佳分割点，以减少错分的概率。 在OpenCV库中，`cvThresholdOtsu`函数展示了如何实现这一算法。首先，我们遍历图像的每个像素，统计每个灰度级的像素数量，构建一个256级的直方图。然后，我们需要对直方图进行归一化，使其表示每个灰度级像素占总像素的比例。 接下来，我们计算图像的平均像素值（`avgValue`），并遍历所有可能的阈值（0到255）。对于每个阈值，我们分别计算前景和背景的权值（`w`）以及它们的均值（`u`）。然后，利用以下公式计算类间方差： \[ \sigma_{b}^{2} = \frac{w_{b} \cdot (\mu_{b}-\mu_{w})^2}{\mu_{w}} \] 其中，\( \mu_{b} \) 和 \( \mu_{w} \) 分别代表背景和前景的平均灰度值，\( w_{b} \) 是背景的权值。我们寻找使类间方差最大的阈值。 一旦找到最大类间方差对应的阈值，我们就使用`cvThreshold`函数对原始图像进行阈值处理，将所有像素值大于阈值的部分设为255（白色），其余设为0（黑色），从而完成二值化。 这个过程有效地解决了手动选择阈值的困难，尤其适用于背景和前景对比度变化较大的图像。由于Otsu法不依赖图像的亮度和对比度，因此在各种场景下都有较好的表现。在实际应用中，通过OpenCV库的`cv::threshold`函数可以轻松地调用Otsu算法，实现自动阈值选择，简化了图像处理的流程。