matlab 實現Otsu全域性閾值處理

阿新 • • 發佈：2018-11-11

img=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\lwx.JPG');
im=rgb2gray(img);

[row,rol] = size(im);
h = imhist(im);
% 概率
p = h / (row*rol);
% 平均灰度
m = zeros(256,1);
% 累加
for i = 2:256
    m(i) = m(i-1)+p(i)*(i-1);
    p(i) = p(i-1)+p(i);
    % 防止除以0 無窮大
    if(p(i-1) == 0)
        p(i-1) = 0.0001;
    end
end
% 全域性均值
mg = sum(sum(im))/row/rol;
p1 = ones(256,1);

% 類間方差
a = ((mg*p-m).^2)./(p.*(p1-p));
[max_a,yu] = max(a);
yu-1
graythresh(im)*255

matlab 實現Otsu全域性閾值處理

img=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\lwx.JPG'); im=rgb2gray(img); [row,rol] = size(im); h = imhist(im); % 概率 p = h / (row*rol); % 平均灰度 m = ze

matlab 實現雙峰法全域性閾值處理

img=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\lwx.JPG'); im=rgb2gray(img); im_median=medfilt2(im); % 直方圖 0-255 h = imhist(im_median); % 求極大值粗略的算了一下

基於Otsu的全域性閾值處理的實現

基於Otsu的全域性閾值處理又稱最大類間方差法，即在對影象進行閾值分割時，選定的分割閾值應使前景區域的平均灰度，背景區域的平均灰度與整幅影象的平均灰度之間差別最大，這種差異用區域的方差來表示設影象中灰度為i的畫素數為ni，灰度範圍為[0,L-1], 總的畫素

MATLAB中的直方圖閾值處理

接下來著重強調介紹一下關於用MATLAB來進行直方圖閾值處理的步驟：影象直方圖由於其計算代價較小，且具有影象平移、旋轉、縮放不變性等眾多優點，廣泛地應用於影象處理的各個領域，特別是灰度影象的閾值分割、基於顏色的影象檢索以及影象分類。影象分割是影象識別的基礎，對影象進行

otsu結合OpenCV實現灰度影象自動閾值處理

簡單的說，這種演算法假設一副影象由前景色和背景色組成，通過統計學的方法來選取一個閾值，使得這個閾值可以將前景色和背景色儘可能的分開。或者更準確的說是在某種判據下最優。與數理統計領域的 fisher 線性判別演算法其實是等價的。 otsu演算法中這個判據就是最大類間方差

七種常見閾值分割程式碼(Otsu、最大熵、迭代法、自適應閥值、手動、迭代法、基本全域性閾值法)

整理了一些主要的分割方法，以後用省的再查，其中大部分為轉載資料，轉載連結見資料；一、工具：VC+OpenCV 二、語言：C++ 三、原理（1） otsu法（最大類間方差法，有時也稱之為大津演算法）使用的是聚類的思想，把影象的灰度數按灰度級分成2個部分，使得兩

影象處理演算法2——Otsu最佳閾值分割法

Otsu法是1979年由日本大津提出的。該方法在類間方差最大的情況下是最佳的，即統計鑑別分析中所用的度量。Otsu方法有一個重要的特性，就是它完全以在一幅影象的直方圖上執行計算為基礎，而直方圖是很容易得到的一維陣列。具體的公式推理及公式細節就不說了，詳見 Conzalez 那本書，我是第三

#Otsu雙閾值的二值化分割（opencv2實現）

python-opencv 圖像二值化，自適應閾值處理

csdn 領域 image tle tps wid 無聊 src ima 定義：圖像的二值化，就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255，也就是將整個圖像呈現出明顯的只有黑和白的視覺效果。一幅圖像包括目標物體、背景還有噪聲，要想從多值的數字圖像中直

使用積分影象的自適應閾值處理

論文：Adaptive Thresholding Using the Integral Image 地址：https://www.researchgate.net/publication/220494200_Adaptive_Thresholding_using_the_Integral_Ima

c語言數字影象處理（十）：閾值處理

定義全域性閾值處理假設某一副灰度圖有如下的直方圖，該影象由暗色背景下的較亮物體組成，從背景中提取這一物體時，將閾值T作為分割點，分割後的影象g(x, y)由下述公式給出，稱為全域性閾值處理多閾值處理本文僅完成全域性閾值處理的演算法實現基本全域性閾值處理方法

otsu C++閾值分割

簡單的說，這種演算法假設一副影象由前景色和背景色組成，通過統計學的方法來選取一個閾值，使得這個閾值可以將前景色和背景色儘可能的分開。或者更準確的說是在某種判據下最優。與數理統計領域的 fisher 線性判別演算法其實是等價的。 otsu演算法中這個判據就是最大類間方

matlab-視覺化影象閾值選擇GUI工具

話不多說，先看圖，這是匯入一張圖後執行的效果。在此函式中，左圖是灰度圖加上colorBar後的彩色效果圖，右圖是二值化後的圖，下面是可調節閾值的灰度直方圖。左上角的按鈕是迴歸初始狀態，右上角的按鈕是結束閾值調整並記錄該閾值和所得的二值化影象。該函式先計算一個自適應閾值，若你不滿意可以拉動灰度直

halcon學習之自動全域性閾值與動態閾值分割方法

自動全域性閾值分割方法： 1、統計直方圖 2、尋找出現頻率最高的灰度值 3、把比最高頻率灰度值或者比它大或小一定灰度階的灰度值作為閾值分割影象例： read_image(Image,'particle') gray_histo(Image,Image,AbsoluteHisto,Relati

基於OpenCV和C++實現最大閾值分割演算法

程式碼如下：： /********************************************************************************************************** *檔案說明: * 基於Ope

[OpenCV] 閾值處理函式cv::threshold()

這是一個對影象二值化處理的函式，對於給定閾值threshold，高於該threshold的畫素點值變為pix0，低於該threshold的畫素點值變為pix1. double cv::thres

Python 影象處理 OpenCV （6）：影象的閾值處理

![](https://cdn.geekdigging.com/opencv/opencv_header.png) 前文傳送門： [「Python 影象處理 OpenCV （1）：入門」](https://www.geekdigging.com/2020/05/17/5513454552/) [「Pyt

【影象處理】OpenCV+Python影象處理入門教程（五）閾值處理

這篇隨筆介紹使用OpenCV進行影象處理的第五章閾值處理。 5 閾值處理閾值是指畫素到達某臨界值。閾值處理表示畫素到達某臨界值後，對該畫素點進行操作和處理。例如：設定一幅影象素閾值為200，則圖片中所有大於200的畫素點設定為2

matlab影象處理--Otsu閾值分割

Otsu演算法：取一個最優閾值把原影象分為前景色（A部分）與背景色（B部分），兩部分的類間方差越大，說明兩部分差別越大，便能有效的分割影象。所以該演算法最關鍵的是找到最優閾值。方差：例如 1，2，3，4，5

自適應閾值大津法(OTSU)介紹及程式碼實現

https://blog.csdn.net/a153375250/article/details/50970104 演算法原理最大類間方差法是由日本學者大津於1979年提出的，是一種自適應的閾值確定法，又叫大津法,簡稱OTSU。我用最簡單的方式解釋一下演算法原理：這個演算法的思想就

matlab 實現Otsu全域性閾值處理

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