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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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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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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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
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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图像分割技术分类运算方法并行边界技术串行边界技术并行区域技术串行区域技术结构分割方法边缘分割法阈值分割法基于区域的分割阈值分割法基本原理原始图像f(x,y)灰度阈值T阈值运算的二值图像g(x,y)全局阈值是最简单的图像分割方法。原理：假定物体和背景分别处于不同灰度级，图像的灰度分布曲线近似用两个正态分布概率密度函数分别代表目标和背景的直方图，出现两个分离的峰值。依据最小误差理论等准则求出两个峰间的
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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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
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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学习记录…前文说到大津阈值法是一种自适应的基于全局的阈值分割算法，只有在图像直方图分布为双峰的情况下才会呈现出一种比较好的分割效果，但是待分割图像直方图分布并不是每次都是理想的结果。可能会是光照的影响改变了原本为双峰的直方图分布，或者说背景本身就呈现出了两个灰度级，加上前景那就是三个灰度级了，等等一些情况都会造成使用Otsu分割失败。试验用图如下： 如图所示：直接利用Otsu算法对原图进行分割，因
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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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
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
阈值化 文章目录阈值化1. 阈值化简介2. 固定阈值化2.1函数原型2.2 阈值化类型2.3程序举例3. 自适应阈值化3.1 用途3.2 实现原理3.3 函数原型3.4 用法举例4.otsus's阈值化4.1 otsus's阈值化简介4.2 otsus's 原理4.3 otsus's 算法Opencv实现4.4 otsus's 算法实现5. 参考文献 1. 阈值化简介阈值化是一种图像分割的方法，用
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2024-03-07 19:03:00
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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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1.算法原理：otsu 大津算法是一种图像二值化算法，作用是确定将图像分成黑白两个部分的阈值。将图像背景和前景分成黑白两类很好理解，但是如何确定背景和前景的二值化界限（阈值）呢？对于不同的图像，这个阈值可能不同，这就需要有一种算法来根据图像的信息自适应地确定这个阈值。首先，需要将图像转换成灰度图像，255个灰度等级。可以将图像理解成255个图层，每一层分布了不同的像素，这些像素垂直叠加合成了一张完
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
[wiki,blog]使用opencv自带的融合函数 [wiki,blog]使用opencv自带的融合函数 /*M/// // // IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING...
原创
2022-12-26 16:55:49
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#include "opencv2/video/tracking.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include <iostream>#include <ctype.h>using namespace cv;using namesp...
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2021-08-18 11:11:50
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