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最大类间方差法（OTSU大津法）大津算法，也被称作最大类间方差法，是一种可以自动确定二值化中阈值的算法。从类内方差和类间方差的比值计算得来：小于阈值ttt的类记作000，大于阈值ttt的类记作111；w0w_0w0​和w1w_1w1​是被阈值ttt分开的两个类中的像素数占总像素数的比率（满足w0+w1=1w_0+w_1=1w0​+w1​=1）；S02{S_0}^2S0​2， S12{S_1}^2S1​2是这两个类中像素值的方差；M0M_0M0​，M1M_1M1​是这两个类的像素值的平均值；即：

二值化二值化是将图像使用黑和白两种颜色表示的方法。再二值化之前我们需要将图片进行灰度化处理，使三通道图片编程单通道，便于处理。我们将灰度的阈值设置为128128128来进行二值化，即： y={0(ify<128) 255(else) y= \begin{cases} 0& (\text{if}\quad y < 128) \ 255& (\text{else}) \end{cases} y={0​(ify<128) 255​(else)​代码实现

灰度化灰度是一种图像亮度的表示方法，通过下式计算：Y=0.2126 R+0.7152 G+0.0722 B Y = 0.2126\ R + 0.7152\ G + 0.0722\ B Y=0.2126 R+0.7152 G+0.0722 B代码实现#include <opencv2/core.hpp>#include <opencv2/highgui.hpp>#include<iostream>us

通道交换读取图像，然后将RGB\text{RGB}RGB通道替换成BGR\text{BGR}BGR通道。opencv中的图像存储都是BGR\text{BGR}BGR通道代码实现#include <opencv2/core.hpp>#include <opencv2/highgui.hpp>#include<iostream>using namespace cv;//通道交换rgb->bgrMat channel_swap(Mat img){ /