大津法python

最新推荐文章于 2025-03-11 16:31:25 发布

GoJawee

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http://blog.youkuaiyun.com/u012771236/article/details/44975831

import numpy as np  

def OTSU_enhance(img_gray, th_begin=0, th_end=256, th_step=1):  
    assert img_gray.ndim == 2, "must input a gary_img"  

    max_g = 0  
    suitable_th = 0  
    for threshold in

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python实现大津算法

qq_43043256的博客

12-09

970

参考博文：https://blog.youkuaiyun.com/u012771236/article/details/44975831 size：图像总像素个数 u：图像的平均灰度 w0：前景像素点占整幅图像大小的比例 u0：前景像素点的平均值 w1：背景像素点占整幅图像大小的比例 u0：背景像素点的平均值 g：类间方差 u = w0 * u0 + w1 * u1 (1) g = w0*(u - u0)^...

大津法Python实现

sizhi_xht的博客

09-01

3151

大津法Python实现 1.简介在计算机视觉和图像处理中，大津法被用于自动获取图像的阈值，或者将灰度图像转换为二值化图像。该算法假设图像包含两个类别的像素（前景像素和背景像素），然后它计算一个最优的阈值用于分离前景和背景，使得前景和背景的类间方差最小。 2.定义类间方差的计算公式：假设我们使用阈值T将灰度图像分割为前景和背景 size：图像总像素个数 u：图像的平均灰度 w0：前景像素点占整幅图像大小的比例 u0：前景像素点的平均值 w1：背景像素点占整幅图像大小的比例 u0：背景像

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大津二值化Python实现

05-29

本人车牌识别项目用到的大津二值化的Python模块实现, 输入二维[0,1.]的浮点灰度图像矩阵, 返回0/1的二值化图像矩阵, 使用掩膜赋值法, 效率较高[pretty good not perfect], 时间复杂度接近于O(1)[得益于Python的矩阵操作优化]

飞思卡尔大津法在图像处理技术中的应用与实战

最新发布

weixin_28931507的博客

03-11

647

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：飞思卡尔大律法，即大津法，是飞思卡尔公司推出的一种图像处理技术，尤其在提高摄像头图像质量和反光抑制方面表现出色。通过其FPGA芯片搭载的独特算法，大津法能够高效准确地进行图像二值化处理，优化图像质量。这一技术被广泛应用于监控摄像头、自动驾驶视觉系统、工业自动化等领域，为开发者提供了从源代码到配置文件的完整硬件解决方案，推动了实时成像技...

Python实现大津算法

m0_46306264的博客

03-20

370

【代码】Python实现大津算法。

大津法（Python实现）

小焕--的专栏

04-10

1万+

在计算机视觉和图像处理中，大津法被用于自动获取图像的阈值，或者将灰度图像转换为二值化图像。该算法假设图像包含两个类别的像素（前景像素和背景像素），然后它计算一个最优的阈值用于分离前景和背景，使得前景和背景的类间方差最小。下面定义类间方差的计算公式：假设我们使用阈值T将灰度图像分割为前景和背景 size：图像总像素个数 u：图像的平均灰度 w0

Python+opencv --大津法（OTSU）

GlassySky的博客

08-28

1万+

可以参考这篇博客http://blog.youkuaiyun.com/u010128736/ 我补充一份python实现OTSU： def OTSU(img_gray): max_g = 0 suitable_th = 0 th_begin = 0 th_end = 256 for threshold in range(th_begin, th_end): ...

DIP大作业图像分割大津法OTSU算法Python代码

01-11

DIP大作业图像分割大津法OTSU算法Python代码

大津法python代码

08-10

- *3* [OTSU算法/大津法/最大类间方差法 python实现](https://blog.youkuaiyun.com/laonafahaodange/article/details/123746067)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":...

opencv 二值化大津法 python

07-25

**大津法 (Otsu's Method) 是一种自动阈值分割技术，广泛应用于图像处理领域，特别是为了从灰度图或彩色图中提取出轮廓、背景等元素时需要进行的预处理步骤——即二值化操作。** ### **原理简述** 大津法的核心思想...

自动阈值大津法python代码

05-18

下面是一个Python实现的大津法二值化代码： ``` python import cv2 # 读入灰度图像 img = cv2.imread('your_image.jpg', 0) # 计算图像直方图 hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256]) # 初始...

Otsu 最大类间方差法（大津法）

04-23

对图像进行阈值分割处理，通过C++代码实现

大津算法（python实现）

qq_53324408的博客

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1055

图像二值化实验过程记录

大津法---OTSU算法

凡事预则立，不预则废！

11-14

2866

OPENCV的二值化操作中，有一种“大津阈值处理”的方法，使用函数 cvThreshold(image,image2,0,255,CV_THRESH_OTSU) 实现，该函数就会使用大律法OTSU得到的全局自适应阈值来进行二值化图片，而参数中的threshold不再起作用。OTSU算法 OTSU算法也称最大类间差法，有时也称之为大津算法，由大津于1979年提出，被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法

大津算法OTSU法（Python）参数

szy525525的博客

01-05

5580

ret1, th1 = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU) 这个函数有四个参数，第一个为原图像，第二个为阈值0，OTSU会自动寻找阈值，第三个为高于阈值时赋予的新值，第四个为在这里选择大津算法。该函数有两个返回值，第一个retVal（得到的阈值值），第二个就是阈值化后的图像。 ...

【opencv-python】大津法（Otsu）阈值分割原理深入分析

hunter206的博客

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大津法（Ostu）是图像处理领域里面较为重要的阈值分割方法，适用于处理双峰图像。但大多数开发人员并不熟悉其原理，因此有必要对其进行详细说明与分析。 opnecv的实例代码链接为： opencv-python大津法（Ostu）官方说明文档 python代码为： img = cv2.imread('road.jpg',0) blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0) # find normalized_histogram, and its cumulative distributi

大津法

weixin_37753976的博客

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572

function ThreshValue = Otsu(Imag) % 大津法计算阈值 % 输入： % Imag：二维数组，数值表示灰度； % 输出： % ThreshValue：阈值 iMax = max(Imag(:)); % 最大值 iMin = min(Imag(:)); % 最小值 T = iMin:iM...

详细及易读懂的大津法（OTSU）原理和比opencv自带更快的算法实现