Opencv大津(otsu)的使用代码

最新推荐文章于 2024-05-07 18:54:18 发布
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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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穆林枫
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【OpenCv • c++】 大津法（OTSU）阈值处理
Ceylan__的博客
03-16 2644
在图像处理中，对于同样的操作，处理灰度图像的计算量要远远小于处理彩色图像，而二值图像（只含灰度值0或1）的计算量比前两者更小。因此，二值化操作在图像处理中有着很大的作用。二值化图像的实现方法有很多。用的最多的方法是利用图像像素点分布规律，设置阈值进行像素点分割，从而得到二值化图像。
opencv之大津法Otsu介绍
五仁月饼哭了的博客
06-11 4863
所谓大津法（Otsu）就是最大类间差方法，通过统计图像直方图信息来自动确定阈值T，从而来区分前景与背景，说白了就是能自动区分图像前景与背景的二值化。 算法流程描述： 1.遍历图像像素，统计每个像素值出现的次数，即255个bin，统计每个bin像素值的个数； 2.遍历0到255每个像素，以i像素值为当前分类的阈值，在（0~i）范围内计背景像素平均灰度u0，背景部分像素点数所占比例w0;在（i~
Otsu算法的实现（opencv）
05-08
基于opencv2.2的大津法分割，大津法是一种自适应的阈值分割方法，应用较广，按灰度特性，将图像分为背景和目标两部分，是二值化的图像。opencv不同版本可以自行更改项目配置。
OpenCV阈值处理（threshold函数、自适应阈值处理、Otsu处理）
weixin_51756038的博客
06-29 1万+
阈值处理是指剔除图像内像素高于一定值或低于一定值的像素点。例如，设定阈值为127，然后：1.将图像内所有像素值大于127的像素点的值设为2552.将图像内所有像素值小于或等于127的像素点的值设为0通过上述方式能够得到一幅二值图像。
opencv基础-29 Otsu 处理(图像分割)
小海聊智造
08-02 1800
在实际应用中，我们根据图像的特点选择合适的阈值处理方法，以获得最佳的图像分割结果。但是，有时图像灰度级的分布是不均衡的，如果此时还将阈值设置为 127，那么阈值处理的结果就是失败的。Otsu 处理在图像分割中广泛应用，特别是在二值化图像中，可以有效地将图像分成前景和背景两部分，并且对于具有明显双峰直方图的图像效果较好。需要说明的是，在使用 Otsu 方法时，要把阈值设为 0。自适应阈值的计算过程是基于图像中每个像素周围的局部邻域进行的，可以通过选择不同的算法（例如平均值、高斯加权平均值等）来计算局部阈值。
opencv实现otsu算法
love_image_xie的博客
02-18 1173
int OTSU(Mat src) { int col = src.cols; int row = src.rows; int threshold = 0; //初始化统计参数 int nSumPix[256];//每个像素值的数目 float nProDis[256]; for (int i = 0; i < 256; i++) { nSumPix[i] = 0; ...
OpenCV图像的全局阈值二值化函数（OTSU）
a757428997的博客
07-25 1029
cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法。该方法在类间方差最大的情况下是最佳的，就图像的灰度值而言，OTSU给出最好的类间分离的阈值。 OpenCV阈值分割的几种方法（types_c.h中的定义):...
opencv-qt大津算法（Otsu）
weixin_42422991的博客
04-19 848
opencv-qt大津算法（Otsu）1 简介2 算法原理3 代码4 局限性5 参考 1 简介 Otsu算法，即大津算法，最大类间方差算法，由日本人大津展之提出。大津二值化法用来自动对基于聚类的图像进行二值化， 或者说，将一个灰度图像退化为二值图像。 算法假定该图像根据双模直方图（前景像素和背景像素）包含两类像素，于是它要计算能将两类分开的最佳阈值，使得它们的类内方差最小；由于两两平方距离恒定，所以即它们的类间方差最大。因此，大津二值化法粗略的来说就是一维Fisher判别分析的离散化模拟。(这段来自wi
opencv大津法阈值分割
08-08
而`opencv大津法阈值分割.txt`可能包含有关理论解释、示例或代码注释，有助于深入理解该算法的原理和实现。 总之，OpenCV的大津法阈值分割是一种强大的图像二值化工具，其自动化特性使得它在各种图像处理任务中都能...
用OpenCV实现Otsu算法
我不是在第一集就说过我要当火影吗？
10-09 639
正文最近在学习图像分割反面的知识，在冈萨雷斯的那本书上看到Otsu算法，身边的同学都是用Matlab来实现这个算法。我觉得Matlab写得话，但是代码的效率应该不会高。于是又恶补了一些OpenCV的一些基本知识，然后看了Augusdi的博客，分析了一下他的代码并附上，第二份代码是来自某一位大牛的代码，写得更加易懂。算法的介绍otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想，把图像
opencv阈值
qq_36786800的博客
05-28 196
#include "pch.h" #include <iostream> #include<opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> #include<opencv2\core\core.hpp> #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp> us...
opencv之threshold函数
weixin_42237615的博客
07-08 746
threshold 通常用来筛选符合有个值域内的信息 ![(https://img-blog.csdnimg.cn/20190708202926204.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MjIzNzYx...
Opencv笔记分享---大津(otsu)的使用代码
suDongCai_happiness的专栏
01-01 3576
目的： 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）,下面代码是我在opencv工程应用当中应用otsu（大津法）的例子 //Input: //pTile_pic: 灰度图像
计算机视觉——OpenCV Otsu阈值法原理及实现
最新发布
知来者逆的博客
05-07 6302
Otsu阈值法，也被称为大津算法，是一种在图像处理中广泛使用的自动阈值分割技术。这种方法由日本学者大津展之于1979年提出，旨在根据图像的灰度直方图来自动选择最佳全局阈值。Otsu阈值法的核心思想是最小化类内方差或最大化类间方差。预处理：对输入图像进行预处理，以减少噪声和增强图像特征。常见的预处理方法包括高斯平滑滤波，这有助于平滑图像，减少随机噪声。灰度直方图：计算图像的灰度直方图，即统计图像中每个灰度级出现的频率。直方图可以提供图像的灰度分布信息。阈值计算：这是Otsu算法的关键步骤。
OpenCV — Otsu 算法
FlyDremever
06-09 5180
OpenCV — Otsu 算法 大津法（OTSU）是一种自动选择阈值（无参数且无监督）的的图像分割方法，日本学者 Nobuyuki Otsu 1979年提出。该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。 算法原理 首先假设阈值为 K（0-255）,然后根据K值将灰度图分为两部分 img{c1,像素值大于阈值Kc2,像素值小于阈值K img \begin{cases} c_1, & \text{像素值大于阈值K} \\ c_2, &a
OpenCV阈值分割（三）——OTSU
m0_48748418的博客
04-11 419
在上述代码中，我们首先使用 `imread` 函数读取输入图像，并判断是否成功加载。然后，我们使用 `threshold` 函数应用 Otsu 方法计算阈值，并将输入图像进行二值化处理，生成输出图像。最后，我们使用 `imshow` 函数将输入和输出图像显示出来，并输出计算得到的阈值。最后，我们使用 `waitKey` 函数等待用户按下任意按键，以便退出程序。希望这可以帮助你使用 Otsu 方法进行阈值分割！
OpenCV中图像的自适应处理、Otsu方法讲解与实战（附Python源码）
showswoller的博客
01-21 1890
OpenCV中图像的自适应处理、Otsu方法讲解与实战（附Python源码）
OpenCV——Otsu二值化
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点云侠的博客
10-10 1万+
OpenCV——Otsu二值化的C++与python代码实现。
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