大津法(OTSU)是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲,该方法又称作最大类间方差法,因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大。 本文记录相关内容。
大津法(OTSU)是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
事实上到此为止用着就很舒服了,但原文还做了进一步推导
C++: double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type)
Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst
type
中填入 cv2.THRESH_OTSU
即可img = mt.cv_rgb_imread('img1.jpg')
res = cv2.threshold(img[:,:,0], 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)
PIS(res[1])