该博客详细介绍了如何通过迭代OTSU方法来有效地分割植物病斑。首次迭代是该过程的基础，后续迭代将进一步优化分割效果，从而提高病斑识别的准确性。
介绍：OTSU算法也称最大类间差法，有时也称之为大津算法，被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
改进：
（1）对图像利用OTSU得到的二值模板
（2）将二值模板与原图像相与得到的新的图像
（3）将新的图像作为起始图像。循环从（1）开始。
从而得到不同层次的阈值分割。以植物病斑图像作为实验对象得到了比较好的结果。
原始图像：
第二次迭代：
第三次迭代：
代码下载：http://www.opencvchina.com/forum.php?mod=viewthread&tid=3356&page=1&extra=#pid80758
改进：
（1）对图像利用OTSU得到的二值模板
（2）将二值模板与原图像相与得到的新的图像
（3）将新的图像作为起始图像。循环从（1）开始。
从而得到不同层次的阈值分割。以植物病斑图像作为实验对象得到了比较好的结果。
原始图像：
第一次迭代：
第二次迭代：
第三次迭代：
代码下载：http://www.opencvchina.com/forum.php?mod=viewthread&tid=3356&page=1&extra=#pid80758
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