使用OpenCV实现大津法进行图像分割和二值化 |21xrx.com

2023-10-12 21:32:37 深夜i -- --

OpenCV 图像分割大津法二值化

图像分割和二值化是图像处理中常用的技术。大津法是一种常用的图像分割和二值化的算法，可以自动选择最佳的阈值来将图像分割为前景和背景。在本文中，我们将使用OpenCV库来实现该算法。

首先，我们需要导入OpenCV库和一张待处理的图像。可以使用下面的代码来完成这一步骤：

python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

接下来，我们将把图像转换为灰度图像，因为大津法只适用于灰度图像。可以使用下面的代码来完成该步骤：

python
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

然后，我们将使用大津法来自动选择最佳阈值。可以使用下面的代码来完成该步骤：

python
# 使用大津法选择阈值
_, threshold = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

在上述代码中，我们使用`cv2.threshold`函数来应用大津法，并将阈值存储在`threshold`变量中。

最后，我们将二值化图像显示出来。可以使用下面的代码来完成该步骤：

python
# 显示二值化图像
cv2.imshow('Threshold', threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们使用`cv2.imshow`函数来显示二值化图像，并使用`cv2.waitKey(0)`等待用户按下任意键后关闭图像窗口。

通过以上步骤，我们成功地使用OpenCV实现了大津法进行图像分割和二值化。大津法能够有效地将图像分割为前景和背景，并自动选择最佳阈值，从而为后续图像处理任务提供了很大的便利性。

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