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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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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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
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。
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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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
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
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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图像的二值化有很多方法，这里介绍的三种是全局阈值的二值化方法。这里给个原图：1.大津法最大类间方差法是由日本学者大津展之于1979年提出的，是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法，简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意
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2024-09-30 20:07:15
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# Python大津法确定MNDWI阈值的指导
## 一、流程概述
在使用Python进行遥感图像分析时，特别是计算水体指数（如MNDWI：修正水体指数）时，我们需要选定适当的阈值来区分水体和非水体。大津法（Otsu's method）是一种常用的图像分割方法，可以自动确定图像的最佳阈值。下面是实现这个过程的基本步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-28 07:13:06
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# 大津法二值化在Python中的实现
在图像处理领域，二值化是一个重要的步骤，通常用于图像分割。大津法（Otsu's Method）是一种常用的自动阈值选择方法，它可以将灰度图像转换为二值图像。本文将介绍大津法的基本原理，并通过Python代码演示如何实现这一过程。
## 大津法原理
大津法的核心思想是通过最小化类间方差来找到一个最佳阈值。具体来说，给定一个灰度直方图，算法尝试找到一个阈值
# 大津法二值化在Python中的实现
大津法（Otsu's Method）是一种用于图像二值化的经典算法。它通过最大化类间方差来计算图像的最佳阈值，将图像分为前景和背景。今天，我们将一起学习如何在Python中实现大津法二值化。以下是我们将要进行的步骤和所需的代码。
## 整体流程
我们可以将大津法的实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
OpenCV的二值化操作中，有一种“大津阈值处理”的方法，使用函数cvThreshold(image,image2,0,255,CV_THRESH_OTSU)实现，该函数就会使用大律法OTSU得到的全局自适应阈值来进行二值化图片，而参数中的threshold不再起作用。OTSU算法OTSU算法也称最大类间差法，有时也称之为大津算法，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
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2024-09-29 21:47:00
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# 使用大津阈值法实现图像分割的Java代码指南
大津阈值法（Otsu's method）是一种用于图像分割的自适应阈值选择算法，广泛应用于图像处理领域。如果你是刚入行的小白，了解此方法的实现步骤及代码将会使你在后续的学习和开发中受益匪浅。本文将通过表格展示实现流程，并逐步提供每一部分的Java代码及详细注释。
## 实现流程概述
### 步骤表
| 步骤 | 描述
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
# 大津法在灰度图像二值化中的应用
在图像处理领域，二值化是将灰度图像转换为只有两种颜色（通常是黑和白）的图像。大津法（Otsu's method）是一种常用的自动阈值选择技术，它通过最大化类间方差来确定最佳的阈值，从而实现灰度图像的二值化。本文将介绍如何使用Python实现大津法进行灰度图像二值化，并给出相关的代码示例。
## 大津法的基本原理
大津法的核心思想是将图像中的灰度值分为两类：
大津法（OTSU法）大津法由大津于1979年提出，对图像Image，记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。从最小灰度值到最大灰度值遍历t，当t使得值g=w0*(u0-u)2+w1*(u1-u)2 最大时t即为分割的最佳阈值。对大津法可作如下理解：该式实际上就是类间方
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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