opencv大津算法二值化

最新推荐文章于 2023-12-10 20:43:38 发布

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文章标签： opencv 计算机视觉算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42474833/article/details/107537590

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本文详细介绍了大津二值化算法，一种用于图像处理的自动阈值选择方法。通过数学推导和代码实现，解释了如何遍历所有可能的阈值，找到使两类像素点间灰度方差最大的阈值，实现图像的二值化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

二值化的前提是灰度化，手动二值化需要不断进行调整，找到合适的阈值，大于阈值为白色。
大津二值化又叫最大类间方差法，可以自动确定二值化的阈值。基本思想是遍历阈值，当某个阈值下分割的两类像素点之间灰度方差最大的时候，就是最优的阈值。（因为类间方差越大，两类的差别越大，不管是前景错分到背景还是背景错分到前景都会使类间方差变小）。数学推导如下：
在这里插入图片描述

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>

cv::Mat BGR2GRAY(cv::Mat img) {
   
	int width = img.cols;
	int height = img.rows;

	cv::Mat out = cv::Mat::zeros(height, width, CV_8UC1);//8位无符号灰度图像

	for (int y = 0; y < height; y++) {
   
		for (int x = 0; x < width; x++) {
   
			//RGB分量取不同的权重
			out.at<uchar>(y, x) = 0.2126 *img.at<cv::Vec3b>(y, x)[