最佳阈值计算方法：基于直方图的实用计算机视觉算法

最佳阈值计算方法：基于直方图的实用计算机视觉算法

计算机视觉中的图像阈值分割是一种常见的技术，用于将图像分割成具有不同亮度或颜色特征的区域。选择适当的阈值对于获得准确的分割结果至关重要。在本文中，我们将介绍一种实用的计算机视觉算法，它基于直方图分析来计算最佳阈值。

直方图是一种表示图像像素强度分布的图形。在阈值分割中，我们通常使用灰度图像的直方图。直方图显示了每个灰度级别的像素数量。根据图像的特性，直方图通常呈现出双峰、多峰或单峰的分布形态。基于直方图的阈值计算方法利用这些分布特征来确定最佳阈值。

以下是基于直方图的最佳阈值计算方法的源代码实现，使用Python语言和OpenCV库：

import cv2
import numpy as np

def compute_threshold(image):
    # 计算图像的直方图
    hist