阈值化分割（二）OTSU法-附Python实现

阈值化分割（二）OTSU法

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一、OTSU法（大津阈值分割法）介绍

  OTSU算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法，是一种自适应的阈值确定的方法，又称大津阈值分割法，是最小二乘法意义下的最优分割。

二、单阈值OTSU法

  设图像包含L个灰度级，灰度值为i的像素点个数为Ni，像素总点数为：

$$N = N_0 + N_1 + \cdots + N_{L-1}$$
则灰度值为i的点的概率为：
$$P_i = \frac{N_i}{N}$$
根据期望公式，图像灰度的均值为：
$$\mu_T = \sum_{i=0}^{L-1}iPi$$
按图像的灰度特性，使用阈值T将图像分成目标c0和背景c1两类，则ω0(T)和ω1(T)分别表示阈值为T时，c0和c1发生的概率，即：
$${\omega}_0(T) = \sum_{i=0}^T P_i \\ {\omega}_1(T) = 1-{\omega}_0(T)$$
c0和c1的均值为：

μ0(T)=∑Ti=0iPi