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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】161. OTSU 阈值处理算法的实现
3.3 全局阈值处理 Otsu 方法
OTSU 方法又称大津算法,使用最大化类间方差(intra-class variance)作为评价准则,基于对图像直方图的计算,可以给出类间最优分离的最优阈值。
任取一个灰度值 T,可以将图像分割为两个集合 F 和 B,集合 F、B 的像素数的占比分别为 pF、pB,集合 F、B 的灰度值均值分别为 mF、mB,图像灰度值为 m,定义类间方差为:
I
C
V
=
p
F
?
(
m
F
?
m
)
2
+
p
B
?
(
m
B
?
m
)
2
ICV = p_F * (m_F - m)^2 + p_B * (m_B - m)^2
ICV=pF??(mF??m)2+pB??(mB??m)2 使类间方差 ICV 最大化的灰度值 T 就是最优阈值。
因此,只要遍历所有的灰度值,就可以得到使 ICV 最大的最优阈值 T。
例程 11.18:OTSU 阈值处理算法的实现
img = cv2.imread("../images/Fig1039a.tif", flags=0)
histCV = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
scale = range(256)
totalPixels = img.shape[0] * img.shape[1]
totalGray = np.dot(histCV[:,0], scale)
mG = totalGray / totalPixels
icv = np.zeros(256)
numFt, sumFt = 0, 0
for t in range(256):
numFt += histCV[t,0]
sumFt += histCV[t,0] * t
pF = numFt / totalPixels
mF = (sumFt/numFt) if numFt>0 else 0
numBt = totalPixels-numFt
sumBt = totalGray - sumFt
pB = numBt / totalPixels
mB = (sumBt/numBt) if numBt>0 else 0
icv[t] = pF * (mF-mG)**2 + pB * (mB-mG)**2
maxIcv = max(icv)
maxIndex = np.argmax(icv)
ret, imgBin = cv2.threshold(img, maxIndex, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ret, imgOtsu = cv2.threshold(img, mG, 255, cv2.THRESH_OTSU)
print("t(maxICV)={}, retOtsu={}".format(maxIndex, round(ret)))
plt.figure(figsize=(7,7))
plt.subplot(221), plt.axis('off'), plt.title("Origin"), plt.imshow(img, 'gray')
plt.subplot(222, yticks=[]), plt.title("Gray Hist")
plt.plot(scale, histCV[:,0]/max(histCV))
plt.plot(scale, icv/maxIcv)
plt.subplot(223), plt.title("global binary(T={})".format(maxIndex)), plt.axis('off')
plt.imshow(imgBin, 'gray')
plt.subplot(224), plt.title("OTSU binary(T={})".format(round(ret))), plt.axis('off')
plt.imshow(imgOtsu, 'gray')
plt.tight_layout()
plt.show()
(本节完)
版权声明:
youcans@xupt 原创作品,转载必须标注原文链接:(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/124281291)
Copyright 2022 youcans, XUPT Crated:2022-4-18
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