图像处理中的Otsu阈值算法

图像处理中的Otsu阈值算法

Otsu阈值算法是一种用于图像分割的自适应阈值选择方法。它基于图像的灰度直方图，通过尝试不同的阈值来寻找使得前景和背景之间类间方差最大的阈值。Otsu算法的核心思想是寻找一个阈值，使得分割后的前景和背景之间的差异最大化。

下面我将详细介绍Otsu阈值算法的原理，并提供相应的源代码示例。

算法原理

1. 计算灰度直方图：对输入的图像进行灰度处理，统计每个灰度级别的像素数量，得到灰度直方图。

2. 归一化直方图：将灰度直方图中每个灰度级别的像素数量除以图像总像素数，得到归一化直方图。

3. 计算类内方差和类间方差：遍历所有可能的阈值T，根据当前阈值将图像分为前景和背景两个类别，并计算每个类别的像素数量、像素平均值和像素方差。然后根据类别的权重和类内方差计算类间方差。

4. 搜索最大类间方差：在所有可能的阈值中搜索使得类间方差最大的阈值，即为最佳阈值。

5. 应用阈值：根据最佳阈值将图像进行二值化处理，将灰度值大于等于阈值的像素设为前景，小于阈值的像素设为背景。

下面是使用OpenCV库实现Otsu阈值算法的示例代码：