Otsu阈值处理
Ostu是一种阈值选择的算法,在面对色彩分布不均匀的图像时,阈值的选择就会变得很复杂。这时我们就不需要凭借经验去认为设定,而是根据Otsu算法来计算出最合适的阈值。
Ostu的思想很简单,属于暴力寻优的一种,分别计算选用不同灰度级作为阈值时的前景、背景、整体方差。当方差最大时,此时的阈值最好。
代码展示
我们从百度图片库中选择一张偏暗的图片来测试程序。
import cv2 as cv
image = cv.imread("picture.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE)
ret1, dst1 = cv.threshold(image, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)
ret2, dst2 = cv.threshold(image, 0 , 255, cv.THRESH_OTSU)
cv.imshow("image"

本文介绍了如何使用Python结合OpenCV库进行Otsu阈值处理,适用于色彩分布不均匀的图像。Otsu算法通过计算不同灰度级的前景、背景方差,找到最大化整体方差的阈值,实现最佳的二值化效果。文中还包含代码示例,用于演示如何应用此算法到实际图像处理中。
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