基於Python的影象閾值化分割(迭代法)
阿新 • • 發佈:2020-11-22
1.閾值化分割原理
通過對影象的灰度直方圖進行數學統計,選擇一個或多個閾值將畫素劃分為若干類。一般情況下,當影象由灰度值相差較大的目標和背景組成時,如果目標區域內部畫素灰度分佈均勻一致,背景區域畫素在另一個灰度級上也分佈均勻,這時影象的灰度直方圖會呈現出雙峰特性。
在這種情況下,選取位於這兩個峰值中間的谷底對應的灰度值T作為灰度閾值,將影象中各個畫素的灰度值與這個閾值進行比較,根據比較的結果將影象中的畫素劃分到兩個類中。畫素灰度值大於閾值T的畫素點歸為一類,其餘畫素點歸為另一類。經閾值化處理後的影象g(x,y)定義為:
其中f(x,y)為原影象,T為灰度閾值,g(x,y)為分割後產生的二值影象。
2.演算法流程圖
3.程式碼實現
from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #讀入圖片並轉化為矩陣 img = plt.imread('2.jpg') im = np.array(img) # 矩陣大小 l = len(im) w = len(im[0]) #求初始閾值 zmin = np.min(im) zmax = np.max(im) t0 = int((zmin+zmax)/2) #初始化相關變數初始化 t1=0 res1=0 res2=0 s1=0 s2=0 #迭代法計算最佳閾值 while abs(t0-t1)>0: for i in range(0,l-1): for j in range(0,w-1): if im[i,j]<t0: res1=res1+im[i,j] s1=s1+1 elif im[i,j]>t0: res2=res2+im[i,j] s2=s2+1 avg1=res1/s1 avg2=res2/s2 res1 = 0 res2 = 0 s1 = 0 s2 = 0 t1 = t0 #舊閾值儲存在t1中 t0=int((avg1+avg2)/2) #計算新閾值 #閾值化分割 #畫素點灰度值小於最佳閾值t0用0填充,其餘用255填充 im = np.where(im[...,:] < t0,255) #繪製原圖視窗 plt.figure() plt.imshow(img,cmap='gray') plt.title('original') #繪製原圖直方圖並顯示最佳閾值 plt.figure() plt.hist(img.ravel(),256) plt.title('hist') plt.axvline(t0) #繪製最佳閾值分割線 plt.text(25,6100,"Best Threshold:{}".format(t0),size = 15,alpha = 0.8) #繪製閾值化分割後圖像 plt.figure() plt.imshow(Image.fromarray(im),cmap='gray') plt.title('new') #繪製閾值化分割後圖像的直方圖 plt.figure() plt.hist(im.ravel(),256) plt.title('hist') plt.show()
4.閾值化分割結果
原始影象
原始影象直方圖
閾值化分割後圖像
閾值化分割後圖像直方圖
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