python实现Otsu双阈值算法

最近在做双阈值的对比实验需要用到Otsu，发现网上没有python的实现，所以写下来记录一下。

 

Otsu双阈值算法的思想与单阈值的思想类似，单阈值的思想为：

g = w0(u0-u)^2+w1(u1-u)^2

使得g最大。

Otsu双阈值的思想则为：

g = w0(u0-u)^2+w1(u1-u)^2+w2(u2-u)^2

使得g最大。

u0为背景区域的平均值，u1为中间区域的平均值，u2为前景区域的平均值。

w0为背景区域的概率，w1为中间区域的概率，w2为前景区域的概率。

所以用python做简单的实现：

def Otsu2Threshold(src):
    Threshold1 = 0
    Threshold2 = 0
    weight, height = np.shape(src)
    hest = np.zeros([256], dtype=np.int32)
    for row in range(weight):
        for col in range(height):
            pv = src[row, col]
            hest[pv] += 1
    tempg = -1
    N_blackground = 0
    N_object = 0
    N_all = weight * height
    for i in range(256):
        N_object += hest[i]
        for k in range(i, 256, 1):
            N_blackground += he