OTSU算法对图像二值化

最新推荐文章于 2023-11-01 22:37:17 发布
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#OTSU #二值化 #计算机视觉

本文介绍了OTSU算法的基本原理和在图像二值化中的应用。OTSU算法通过最大化类间方差来寻找最佳分割阈值，从而实现图像的高效二值化。文章提供了一个基于C语言和OpenCV的OTSU算法实现示例，展示了如何使用该算法将图像进行二值化处理。
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12.图像二值化（OTSU和TRIANGLE自动阈值推导）
twnkie的博客
07-22 886
通过连接(0,0)和(L-1, h(L-1))两点，形成直方图的边界线段。在直方图上从最高峰处bmx到最暗对应直方图bmin构造一条直线，从bmin处开始计算每个对应的直方图b到直线的垂直距离，直到bmax为止，其中最大距离对应的直方图位置即为图像二值化对应的阈值T。大律法（OTSU）和三角法（TRIANGLE）都是基于全局阈值的图像二值化方法，它们通过计算图像灰度直方图的特征值来选择一个合适的全局阈值，将图像转换为二值图像。背景0：[0, t]，前景1：(t, L-1]。，背景0的平均灰度为。
opencv-python：12_图像阈值（二值化、固定阈值、自适应阈值、Otsu二值化、cv2.threshold，cv2.adaptiveThreshold）
余喵爱吃鱼的博客
05-24 4616
图像阈值 固定阈值，自适应阈值，Otsu 二值化等 相关函数： cv2.threshold，cv2.adaptiveThreshold 等。 全局阈值和局部阈值 一、图像二值化 定义：图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。 灰度值0：黑，灰度值255：白 一幅图像包括目标物体、背景还有噪声，要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体，常用的方法就是设定一个阈值T，用T将图像的数据分成两部分：大于T的像素群和小于T的像素群。
OTSU算法实现二值化
coin的博客
05-02 4739
OTSU算法做二值化处理 查阅很多博客与资料，自己消化理解后，整理汇总而来，也算脑力劳动成果吧 查阅的文章链接文中基本都提及了 1.二值化处理 二值化，就是让图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值为0（黑色）或者255（白色），也就是让整个图像呈现只有黑和白的效果。在灰度化的图像中灰度值的范围为0~255，在二值化后的图像中的灰度值范围是0或者255。 黑色 二值化后的R...
图像基本变换---图像二值化(包含OSTU/迭代法/统计法/双峰法/P分位法/最大熵法)
热门推荐
bravebean的博客
05-11 2万+
本文详细介绍了图像基本变换---图像二值化(包含OSTU/迭代法/统计法/双峰法/P分位法/最大熵法)的相关知识，并 给出了完整程序DEMO的下载链接，跟大家分享一下，希望大家喜欢！
图像二值化阈值调整——OTSU算法（大津法/最大类间方差法）
qq_54708219的博客
11-01 1万+
图像二值化阈值调整——OTSU算法（大津法/最大类间方差法）
《opencv学习》 之 OTSU算法实现二值化
weixin_34148508的博客
05-19 254
主要讲解OTSU算法实现图像二值化： 　　　　 1.统计灰度级图像中每个像素值的个数。 　　　　2.计算第一步个数占整个图像的比例。 　　　　3.计算每个阈值[0-255]条件下，背景和前景所包含像素值总个数和总概率（就是分别计算背景和前景下第一步和第二步的 和）。 　　　　4.比较第三步前景和背景之间方差，找到最大的一个确定为选定的阈值。 O...
基于OTSU 算法进行图片的二值化 完整代码和实验报告
01-12
本文用 OTSU 算法进行图片的二值化。OTSU 算法会最大化类间方差。 分割出错可能导致训练数据中混入错误数据，降低单个字符识别的准确率。而由于车牌字体比较标准，不需要太多的训练数据就能取得比较好的识别效果，...
基于Otsu算法的车牌图像二值化及其Matlab实现.pdf
07-10
最后，文章总结了数字图像二值化技术在图像处理中的作用和意义，强调了Otsu算法在二值化过程中的优越性，并对Otsu算法在车牌图像二值化中的应用进行了肯定。 综上所述，本文系统地阐述了数字图像二值化的概念、原理...
精选资源
OTSU二值化：图像“cameraman.tif”将使用经典的OTSU算法进行二值化。-matlab开发
05-30
"OTSU二值化"是其中一种经典的方法，由Otsu Nobuyuki于1975年提出，因此被称为OTSU算法或大津法。在MATLAB环境中，我们可以轻松实现这个算法。 OTSU算法的基本思想是寻找一个最佳的阈值，使得图像内部类间方差最大...
OTSU算法在图片二值化中的应用与效果分析
### OTSU算法与图像二值化 OTSU算法是一种自适应的阈值确定方法，广泛应用于图像处理领域，特别是在图像二值化处理中。二值化是将图像中的像素点的灰度值转换成黑或白两种颜色的过程，这种方法可以简化图像数据，...
OpenCV——Otsu二值化
点云侠的博客
10-10 1万+
OpenCV——Otsu二值化的C++与python代码实现。
Opencv2.4学习：：二值化（1）OTSU算法
dieju8330的博客
09-06 2623
二值化系列： （1）OTSU算法 （2）固定二值化 （3）自适应二值化 code：  #include<stdio.h> #include<string> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; us...
【智能车】图像二值化算法--大津法OTSU
Ethan-Code's blog
04-06 2万+
大津算法是一种图像二值化算法，作用是确定将图像分成黑白两个部分的阈值。 原理：方差越大，相关性越低，黑白越分明。 目的：找出一个灰度值阈值Threshold，对该灰度值以上或以下的像素的分别计算方差，满足Threshold以上计算出来的方差和Threshold以下计算出来的方差的和最大。 附：算法推导、C语言代码实现。通俗易懂，比赛可用。
图像处理_Ostu算法（大律法、最大类间方差法）
lan1109449054的博客
02-04 5609
一、算法简述 Otsu算法是一种用于二值化最佳阈值的选取方法。基本原理是根据阈值T将图像中的像素点分为C1和C2两类，不断的调整阈值T之后若此时两类之间存在最大的类间方差，那么此阈值即是最佳阈值。 二、算法理论 1、基础公式 (1) ...
Python+Opencv图像处理--基于OTSU+凸包检测的粘连大米分割
m0_37968030的博客
01-20 8602
文章目录前言1.分割流程图2.读入数据总结 前言 转载请注明本文出处。 最近一段时间一直在看粘连分割，网上也有很多demo，找了一个大米的图像做测试。以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。 1.分割流程图 分割总流程图如下图所示： 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwa
OTSU算法学习 OTSU公式证明
linmuxian0201的博客
08-26 1085
OTSU算法学习   OTSU公式证明   1 otsu的公式如下,如果当前阈值为t,       w0 前景点所占比例       w1 = 1- w0 背景点所占比例       u0 = 前景灰度均值       u1 = 背景灰度均值       u = w0*u0 + w1*u1  全局灰度均值       g = w0(u0-u)*(u0-u) + w1(u1-u)*(
[matlab数字图像处理10]对一副图像进行二值化，ostu算法等
qq_46535765的博客
07-29 3233
数字图像处理10
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