python实现大津算法

dongzhengtongliyarui

于 2019-12-09 20:44:37 发布

阅读量980

点赞数

分类专栏： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43043256/article/details/103464887

版权

本文介绍了如何使用Python实现大津算法进行图像分割。该算法通过计算图像中前景和背景像素的平均灰度及比例，进而计算类间方差来确定阈值，达到分割效果。关键公式包括前景和背景像素的平均值、比例以及类间方差的计算。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参考博文：https://blog.youkuaiyun.com/u012771236/article/details/44975831
size：图像总像素个数
u：图像的平均灰度
w0：前景像素点占整幅图像大小的比例
u0：前景像素点的平均值
w1：背景像素点占整幅图像大小的比例
u0：背景像素点的平均值
g：类间方差

u = w0 * u0 + w1 * u1 (1)
g = w0*(u - u0)^2 + w1*(u - u1)^2 (2)
将(1)代入(2)得：
g = w0 * w1 * (u0 - u1)^2

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt  # plt 用于显示图片


def OTSU_enhance(img_gray, th_begin=0, th_end=256, th_step=1):
    assert img_gray.ndim == 2, "must input a gary_img"

    max_g = 0
    suitable_th = 0
    for threshold in range(th_begin, th_end, th_step):
        bin_img = img_gray > threshold
        print(bin_img)
        bin_img_inv = img_gray <= threshold
        fore_pix = np.sum(bin_img)
        back_pix = np.sum(bin_img_inv)
        if 0 == fore_pix:

最低0.47元/天解锁文章