大津法又叫最大类间方差法、最大类间阈值法(OTSU)。它的基本思想是，用一个阈值将图像中的数据分为两类，一类中图像的像素点的灰度均小于这个阈值，另一类中的图像的像素点的灰度均大于或者等于该阈值。如果这两个类中像素点的灰度的方差越大，说明获取到的阈值就是最佳的阈值(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
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2024-06-14 11:23:20
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大津算法详解一、算法功能 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。 大津算法也称最大类间差法，由大津于1979年提出，被认为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。二、图像的简单分类 一般而言，图像分为彩色图，灰度图，二值图。在计算机处理中，一般将图片
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2024-04-13 10:59:12
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时间：2020-12-02目的：掌握图像分割的基础算法1. 算法原理图像分割，顾名思义将图像中的目标和背景进行区分。通常我们使用固定的阈值进行二值化，但是阈值如何迭代筛选。这个过程可不可以使用程序帮我们迭代呢？迭代条件又是什么呢？大津算法，其根据直方图（假定前景和背景在直方图上呈现出两峰的情况），计算能将两类分开的最佳阈值（前景和背景类间方差最大），然后根据求得的最佳阈值对图像进行全局二值化。大津
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2023-10-20 14:35:25
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OpenCV — Otsu 算法大津法（OTSU）是一种自动选择阈值（无参数且无监督）的的图像分割方法，日本学者 Nobuyuki Otsu 1979年提出。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。算法原理首先假设阈值为 K（0-255）,然后根据K值将灰度图分为两部分 像素被分为的概率分别为计算像素均值根据Otsu的算法原理，求类间
参考： 一、算法介绍最大类间方差法是1979年由日本学者大津提出的，是一种自适应阈值确定的方法，又叫大津法，简称OTSU，是一种基于全局的二值化算法。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。它被认为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。在OTS
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2023-11-28 22:23:36
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一 大津算法简介大津算法（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。大津算法最终的目的，就是求一个标准的全局阈值区分前景和背景（小于该阈值的为前景。大于该阈值的为背景），使得前景和背景像素的灰度值方差之和最大。因为方差越大，相关性越小，黑
OTSU（大津算法） 确定图像二值化分割阈值 不受图像亮度和对比度的影响 用于图像分割过程中，自动计算出一个最佳全局阈值的算法 通过最大类间平方差的方法来区分图像前景及背景 缺点 对图像噪声敏感 只能
原创
2022-05-23 20:51:39
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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。（大津算法）。不过OTSU比较适合前景和背景像素值差距比较大的图像，如果图像复杂、细节多、近色的话，OTSU算法效果不好。阈值将原图像分成前景、背景两个图像。前景：用ｎ１，ｃｓｕｍ，ｍ１来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度；背景：用ｎ２，ｓｕｍ－ｃｓｕｍ，ｍ２来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰
在图像处理实践中，将灰度图转化为二值图是非常常见的一种预处理手段。在Matlab中，可以使用函数BW = im2bw(I, level)来将一幅灰度图 I，转化为二值图。其中，参数level是一个介于0~1之间的值，也就是用于分割图像的阈值。默认情况下，它可取值是0.5。 现在问题来了，有没有一种根据图像自身特点来自适应地选择阈值的方法呢？答案是肯定的！我们今天就来介绍其中最为经典的Ot
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2024-04-07 10:38:44
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简介： 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（何为类间方差？原理中有介绍）。 OTSU算法 OTSU算法也称最大类间差法，有时
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2017-02-10 11:23:00
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# 大津算法（Otsu's Method）的Java实现
大津算法是一种用于图像分割的简单而有效的方法。它通过寻找一幅灰度图像中最佳的阈值，将图像分为前景（目标）和背景。大津算法由日本学者大津英三（N. Otsu）于1979年提出，广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。
## 1. 大津算法的原理
大津算法的核心思想是通过最大化类间方差（between-class variance）来选择一
比较了几种阈值确定方法
比较了几种阈值确定方法 imggray = imread('finger.bmp');
subplot(221); imshow(imggray);
title('原始图像');
imgbw = im2bw(imggray,0.5);
subplot(222); imshow(imgbw);
titl
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2024-04-25 05:35:52
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基本原理：以最佳阈值将图像的灰度直方图分割成两部分，使两类之间的方差取最大值，即分离性最大。此算法利用了最小二乘法原理。大津阈值法（Otsu's thresholding）是一种常用的图像分割方法，也被称为最大类间方差法（maximum interclass variance method）。该方法通过自动选择一个阈值来将图像分成两个类别，以达到最大化两个类别之间的方差，从而实现图像的二值化分割。
此优化算法是本人前两年参加智能车比赛，在总钻风摄像头例程基础上优化的（分辨率为188*70，工程文件：含优化算法的小车程序）。移植方便，亲测只需2ms（逐飞给的例程是很常规的，网上都能找到，需要40ms不止吧，根本无法直接使用，不知道现在优化了没，手动滑稽）。与鹰眼摄像头的硬件二值化不同，总钻风需要软件二值化。而大津法便是最为常见的一种自适应算法，效果也不错。网上资料蛮多，简单来说就是遍历0~25
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2024-10-17 14:08:01
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参考：https://github.com/makelove/OpenCV-Python-Tutorial ch10-图像上的算术运算addWeightedpybitwise_andpy图像相减1py图像相减2py图像相减3py图像相减_camerapy长方形1py长方形2pych11-程序性能检测及优化getTickCountpyipythonpyuseOptimizedpych13-颜色空间转
我补充一份python实现OTSU：def OTSU(img_gray):
max_g = 0
suitable_th = 0
th_begin = 0
th_end = 256
for threshold in range(th_begin, th_end):
bin_img = img_gray > threshold
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2024-07-27 15:42:07
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1. 简介我们在最灰度图做二值化时，需要设定一个分割阈值，我们并没有一个万能的阈值。而Otsu大津算法则是根据灰度图本身的信息，自动确定最佳阈值，实现以最佳阈值对灰度图进行二值化。 需要注意的是，大津算法并不是直接进行二值化处理，而是得到一个整型数字，也即阈值，我们得到阈值再进行二值化。2. 原理我们对图片进行二值化时，是希望将图片分割成两部分，暂且称之为前景和背景： 一般情况下，我们将我们感兴趣
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2023-11-01 18:36:25
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# 大津法 Python 实现
大津法（Otsu's Method）是一种图像处理技术，被广泛应用于图像二值化。它通过最大化类间方差来确定最佳阈值，从而有效地将图像分为目标和背景。本文将详细介绍大津法的原理，及如何用 Python 实现这一方法，帮助读者理解其工作原理及应用场景。
## 原理介绍
大津法的基本想法是：将图像分为前景和背景两部分，计算这两部分的方差，并通过选择能够最大化类间方差
接下来介绍OTSU方法的原理：***************************************************************************************************************************************************************OTSU法对于具有双峰性质的灰度图像或是彩色图像的某
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2024-07-31 13:20:04
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# 大津阈值法在图像处理中的应用
## 引言
在计算机视觉与图像处理领域，图像的二值化是一个基本且重要的任务。通过将彩色或灰度图像转换为二值图像，能够有效地提取图像中的特征，便于后续的分析与处理。大津阈值法（Otsu's Method）是一种常用的自动阈值选择方法，它通过最大化类间方差来寻找最佳的分割阈值。本文将对大津阈值法的原理进行介绍，并提供Python代码示例，帮助读者理解其实现过程。
