本文详细介绍了OpenCV库中如何使用大津(otsu)阈值进行图像二值化处理。通过实例代码演示了大津法的实现过程，适用于图像处理和计算机视觉领域的图像分割任务。
| 在opencv工程里面使用otsu分割灰度图像类似于matlab里的graythresh, opencv里面提供了otsu threshold的源代码“icvGetThreshVal_Otsu”，但是我们却不能直接调用它，只能把它拷贝出来使用（这就是开源的好处） //Input: //pTile_pic: 灰度图像，*IplImage //output: //im_th: pTile_pic 的otsu阈值 otsu threshold: int size = 256; float range[] = {0, 255}; float *pRange[] = {&range[0]}; CvHistogram *p_imhist = cvCreateHist(1, &size, CV_HIST_ARRAY, pRange); cvCalcHist(&pTile_pic, p_imhist); double im_th = icvGetThreshVal_Otsu(p_imhist); Source code: static double icvGetThreshVal_Otsu( const CvHistogram* hist ) |
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