实现最大类间方差法OTSU算法

最新推荐文章于 2025-11-24 14:46:26 发布
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本文详细介绍了如何利用JavaScript实现最大类间方差法（OTSU算法），该算法常用于图像分割，通过寻找最优阈值使类间方差最大化。文章包括将彩色图像转为灰度图像、计算灰度直方图、计算类间方差以及应用阈值分割图像的步骤，并提供了一段完整的示例代码，帮助读者理解和应用OTSU算法。

最大类间方差法（OTSU算法）是一种常用的图像分割算法，用于自动确定图像的阈值。在该算法中，通过寻找使得类间方差最大的阈值，将图像分成两个类别：前景和背景。本文将详细介绍如何使用JavaScript实现OTSU算法，并提供相应的源代码。

算法步骤如下：

  1. 将图像转换为灰度图像：OTSU算法仅适用于灰度图像，因此我们首先需要将彩色图像转换为灰度图像。可以使用JavaScript中的Canvas API来实现这一步骤。
function convertToGrayscale(imageData) {
   
   
  for (let i = 0;</
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Python 最大类间方差法OTSU算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
07-08 470
最大类间方差法（OTSU算法）是一种基于图像灰度级直方图的自适应阈值分割算法。最大类间方差法（OTSU算法）是一种基于图像灰度级直方图的自适应阈值分割算法。最大类间方差法（OTSU算法）是一种基于图像灰度级直方图的自适应阈值分割算法。最大类间方差法（OTSU算法）是一种基于图像灰度级直方图的自适应阈值分割算法。最大类间方差法（OTSU算法）是一种基于图像灰度级直方图的自适应阈值分割算法。最大类间方差法（OTSU算法）是一种基于图像灰度级直方图的自适应阈值分割算法。
Python：最大类间方差法OTSU算法的实现及完整源码
m0_47037246的博客
06-10 863
其核心思想是基于图像灰度直方图找到最优阈值，将图像二值化从而实现目标检测、分割等任务。本文将介绍如何使用Python实现OTSU算法，并提供完整源码。接下来，我们需要实现OTSU算法的关键部分。OTUS算法的核心是找到最优阈值，使得阈值左右两侧的类间方差最大。通过本文，我们学习了如何使用Python实现OTSU算法，并使用matplotlib库将二值化图像与原图像一起展示出来。最后，我们可以将二值化图像与原图像一起展示出来。接下来，我们读取图像并转换为灰度图像。然后，我们可以计算图像的灰度直方图。
图像处理4：最大类间方差法（大津法）
weixin_39504171的博客
07-04 5889
图像处理4：最大类间方差法（大津法） (1)最大类间方差法简介： 最大类间方差法是一种自适应阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。 它是一种基于全局的二值化算法,它是根据图像的灰度特性,将图像分为前景和背景两个部分。当取最佳國值时,两部分之间的差别应该是最大的,在OTSU算法中所采用的衡量差别的标准就是较为常见的最大类间方差。 前景和背景...
OTSU算法(大津法—最大类间方差法)原理及实现
二爷的博客
04-27 2万+
写在前面 大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。 它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分
Otsu算法——最大类间方差法（大津算法）
狂想者
04-13 2万+
Otsu算法，又被称为最大类间方差法（大津算法），是一种确定阈值的算法。 算法理解 Otsu算法之所以称为最大类间方差法是因为，该方法主要是通过阈值进行前后背景分割，而该方法确定最佳阈值的方法是该值使类间方差最大，它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。 算法原理 以灰度图像为例，对于图像imgimgimg，我们可以将其看作一个M×NM\times NM×N大小的矩阵，即图像中的像素，每一个值即为像素值，其中像素值在(0 255)(0~255.
OTSU算法（大津法—最大类间方差法）原理及实现
02-03 5741
OTSU图像分割、大津法
【图像处理】:Otsu算法最大类间方差法（附源码）
weixin_44322778的博客
11-16 1980
Otsu算法
Objective-C实现最大类间方差法OTSU算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
07-31 87
Objective-C实现最大类间方差法OTSU算法(附完整源码)
go语言：实现最大类间方差法OTSU算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
01-10 43
go语言：实现最大类间方差法OTSU算法(附完整源码)
大津法（最大类间方差法OTSU）
刘躺的博客
08-31 1万+
大津法又叫最大类间方差法、最大类间阈值法（OTSU）。它的基本思想是，用一个阈值将图像中的数据分为两类，一类中图像的像素点的灰度均小于这个阈值，另一类中的图像的像素点的灰度均大于或者等于该阈值。如果这两个类中像素点的灰度的方差越大，说明获取到的阈值就是最佳的阈值（方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。）。则利用该阈值可以将图像分...
自动选择阈值--最大类间方差法（OTSU）原理及matlab实现
qq_35608277的博客
11-21 3万+
原理基本思想： 把一幅图像分成两部分C0,C1.使前景和背景与平均灰度的差别最大。这种差异用方差sigmaB表示。 所以目标就是求最大方差sigmaB对应的阈值T。 matlab代码clc clear x=imread('rice.png'); a=x; subplot(211); imshow(a,[]); %[count x]=imhist(a);
图像二值化----otsu（最大类间方差法、大津算法）
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思路：先用dfs标记一下每个点在哪个连通块，然后求出每个连通块内每个点的最大最短路，求任意两点之间的距离＋数据范围，我们可以知道这道题要使用Floyd进行求解，求到了任意两点之间的距离后，我们就可以求出每个点到所在连通块其他点的最短路中的最大值，然后再从同一连通块的所有点的最大值中选出最大值，就是连通块的直径了。题目大意：给你n个坐标点（x,y)，再给一个n*n的矩阵，代表两点之间的连边关系，连边之后会构成若干个连通块，定义连通块的直径为最远的两个点的距离（距离指的是两点间最短路径的长度）。
第二次测试题解
2402_89056915的博客
11-23 810
第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。
最大类间方差法 otsu全称
03-04
大津法，也被称为最大类间方差法或最大类间阈值法（OTSU），是由日本学者大津于1979年提出的用于图像二值化分割的算法[^1]。此方法的主要目标是在给定的灰度图像中找到一个最优阈值，使得根据该阈值划分后的前景与...
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