本文介绍了计算机视觉中的图像分割技术，重点是最大类间法 Otsu。该方法通过寻找最佳阈值，使图像分为两部分，内部方差最小，类别间方差最大。提供了 MATLAB 代码示例，展示如何应用 Otsu's 方法进行二值化处理，以区分目标区域和背景。最后，讨论了该方法在不同场景下的适用性和调整需求。
基于最大类间法 Otsu 的图像分割实现附 MATLAB 代码
图像分割是计算机视觉和图像处理领域的重要任务之一，它旨在将图像划分为具有相似属性的不同区域。在本文中，我们将介绍一种常用的图像分割方法，即基于最大类间法 Otsu（Otsu’s method），并提供相应的 MATLAB 代码实现。
最大类间法 Otsu 是一种基于图像灰度级直方图的自适应阈值选择方法。它的主要思想是找到一个最优的阈值，将图像分为两个类别，使得类别内的方差最小，而类别间的方差最大。通过最大化类间方差，我们可以有效地将图像分割为目标区域和背景区域。
以下是使用 MATLAB 实现基于最大类间法 Otsu 的图像分割的代码示例：
% 读取图像
image = imread('input_image.jpg');
% 将彩色图像
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