精华内容
下载资源
问答
  • Otsu图像分割
    千次阅读
    2022-04-02 21:04:51

    opencv自带Otsu算法,只需要在分割时将参数选择为“cv2.THRESH_OTSU”即可

    #coding:utf-8
    import cv2
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
     
    image = cv2.imread('E:/shale10053.bmp')
    grayimage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.GaussianBlur(grayimage, (3,3), 0)
    
    plt.figure(figsize=(5,5))
    plt.subplot(), plt.imshow(image, "gray")
    plt.title("source image"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    
    
    ret1, th1 = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)  #方法选择为THRESH_OTSU
    
    plt.figure(figsize=(5,5))
    plt.subplot(), plt.imshow(th1, "gray")
    plt.title("Otsu,threshold is " + str(ret1)), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    
    plt.figure(figsize=(12,5))
    plt.subplot() 
    plt.title("Histogram")
    plt.hist(image.ravel(),255,color='red',alpha=1,rwidth=0.3)

     

     

     

    更多相关内容
  • 彩色图像的分割,用到的函数都有简单说明,包括滤波、分割、膨胀腐蚀这些,效果一般吧,可以根据自己需求加工改进,比较适合初学者,运行main.m即可,操作简单。
  • 多阈值的OTSU算法,用于对图像的分割。matlab语言编写。
  • Otsu全局阈值处理,运行test5fenge.m即可。基于区域的分割将图片赋值到这个文件夹中,然后运行zhu.m f=imread('叶片切片.bmp'); figure,imshow(f); [TGlobal]=graythresh(f);%计算阈值 gGlobal=im2bw(f,TGlobal);%...
  • 然后包含大部分能量的图像组件进行分割。 例子: --------- 加载小丑子图(221) X = ind2gray(X,map); 显示(X) 标题('原始','字体重量','粗体') 对于n = 2:4 IDX = otsu(X,n); 子图(2,2,n) imagesc
  • 二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法.针对二维Otsu方法计算量大的特点,采用粒子群算法来搜索最优二维阈值向量.每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过粒子群...
  • 多阈值的OTSU算法,用于对图像的分割。matlab语言编写。
  • 提出了一种基于蚁群算法和二维Otsu图像分割方法,利用蚁群算法快速寻优的特点,求出二维Otsu图像分割的阈值分割点,对图像进行分割。根据源图像和邻域平滑后图像的灰度,以及灰度频数进行聚类。通过灰度直方图的峰值点...
  • 该文档内容为代码,使用MATLAB版本OTSU算法实现图像分割
  • OTSU.m图像分割程序

    2020-05-03 19:32:07
    本程序主要是简单的图像分割程序,利用阈值法OTSU来实现图像分割,就是这个,就总是这个,这个方法可以比较准确的实现图像的分割,找到图像的最佳阈值
  • 图像OTSU阈值分割的程序设计.doc
  • 适用对象:灰度图像(8 bit) 参照论文:《A Tlreshold Selection Method from Gray-Level Histograms》 使用说明:直接运行脚本文件testOtsuThresholding.m即可,具体见注释
  • 这个函数按照这个程序进行图像分割1.使用Otsu方法对图像进行二值化2. 图像膨胀。 3.填Kong。 4. 图像侵蚀。 5. 选择最大的区域。 6. 轮廓提取 它接收图像和内核大小以进行膨胀和腐蚀。 返回分割蒙版以及分割后的图像
  • 为克服该缺陷,首先探究了Otsu煤体CT图像阈值分割失效的机理,并据此确定合适的权重因子修正Otsu最佳阈值选择公式,提出了一种改进的Otsu阈值分割法(MP-Otsu阈值分割法,简称MP-Otsu法)。最后利用MatLab软件...
  • import cv2 import matplotlib.pyplot as plt ...(t,thresh) = cv2.threshold(gray_img,0,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV+cv2.THRESH_OTSU) # 三角法阈值:由直方图凹凸性确定的阈值 (t,thresh1) = cv2.threshold(gray_im
  • 一种基于阈值的自适应OTSU图像分割,刘斌,李德华,图像分割是图像处理到图像分析过程中非常关键的步骤,因此研究图像分割方法具有十分重要的意义。阈值分割是利用图像中灰度特性的
  • Otsu自适应阈值算法是图像分割的经典方法之一, 在其基础上发展起来的二维阈值算法却因为计算复杂而制约了其应用。本文针对二维Otsu的耗时瓶颈问题, 引人积分图像简化了二维直方图最佳阈值搜索过程的计算复杂度, 从而...
  • 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。大津法是一种图像灰度自适应的阈值分割算法,按照图像上灰度值的分布,将图像分成背景和前景两部分看待,前景就是我们要按照阈值分割出来的...
  • otsu为主函数 T为功能函数,直接在matlab运行即可得到刚萨雷斯版数字图像处理第三版第十章例10.16图所示
  • 首先采用最佳熵的方法初步提取图像的目标区域,根据该目标区域特征自适应地调整三维OTSU算法的背景搜索范围,然后采用三维OTSU算法并结合粒子群优化最佳分割阈值图像进行分割。实验结果表明,与三维OTSU阈值分割...
  • 图像分割】最大类间方差法(otsu)图像分割-附件资源
  • 图像分割原理: 图像分割函数代码: function [dst,realT1,realT2] = ImageSegmentation(filepath) %图像分割 src = double(rgb2gray(imread(filepath))); [M,N] = size(src); src = reshape(src,[],1); mG = mean...

    图像分割原理:

    图像分割原理

    图像分割函数代码:

    function [dst,realT1,realT2] = ImageSegmentation(filepath)
    %图像分割
    src = double(rgb2gray(imread(filepath)));
    [M,N] = size(src);
    src = reshape(src,[],1);
    mG = mean(src);
    g = 0;realT1 = min(src);realT2 = realT1+1;
    for T1 = min(src) : max(src)-2
        for T2 = T1+1 : max(src)-1
            index = find(src<=T1);
            p1 = length(index)/(M*N);
            m1 = mean(src(index));
            index = find(src>T1 & src<=T2);
            p2 = length(index)/(M*N);
            m2 = mean(src(index));
            index = find(src>T2);
            p3 = length(index)/(M*N);
            m3 = mean(src(index));
            if g < p1*(m1-mG)^2+p2*(m2-mG)^2+p3*(m3-mG)^2
                g = p1*(m1-mG)^2+p2*(m2-mG)^2+p3*(m3-mG)^2;
                realT1 = T1;realT2 = T2;
            end
        end
    end
    dst = zeros(size(src));
    index = find(src>realT1 & src<=realT2);
    dst(index) = 0.5;
    index = find(src>realT2);
    dst(index) = 1;
    dst = reshape(dst,M,N);
    end
    

    演示代码:

    %% 图像分割
    filepath = '...';
    [dst,T1,T2] = ImageSegmentation(filepath);
    imshow(dst);
    

    运行结果:

    输入图像:
    输入图像
    图像分割结果:
    图像分割结果

    展开全文
  • 图像OTSU阈值分割

    2014-01-09 22:07:28
    武汉理工大学课程设计文档,MATLAB图像处理
  • 当使用阈值规则进行图像分割时,所有灰度值大于或等于某阈值的像素都被判属于物体。所有灰度值小于该阈值的像素被排除在物体之外。本设计重点介绍了阈值分割法中的最大类间方差法(OTSU)的原理,以及程序实现,并与...
  • Otsu方法是一种基于聚类的图像阈值法。它在直方图是双峰的情况下起作用。该方法基本上尝试最小化类内方差,同时最大化类间方差。 总方差=类内方差+类间方差。
  • 同时将基于人工鱼群算法的二维Otsu 算法与基于基本遗传算法及最优保存策略遗传算法的二维Otsu 算法进行比较, 分别独立运行10次, 10次得到的阈值以及均值、方差进行了比较, 并将收敛曲线作为算法复杂度的评价指标。...
  • 基本的Otsu阈值算法的Python实现。 Otsu的阈值化方法涉及遍历所有可能的阈值,并计算阈值每一侧(落在前景或背景中的像素)的像素级别的扩展度量。 目的是找到前景和背景散布之和最小的阈值。 依存关系 Python 2.x ...
  • 沥青与沥青混合料CT扫描图像进行批量处理:包括:滤波降噪、图像增强、阈值分割,其中分割方法采用改进的分区OTSU阈值分割法。
  • 使用otsu进行图像分割
  • % otsu.m % % Otsu 图像阈值处理(对于图像阈值 > 0) % % Otsu, N.,“灰度直方图的阈值选择方法”,IEEE Transactions on Systems, Man, and Cyber​​netics,Vol。 % 9,第 1 期,1979 年,第 62-66 页。 % % ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 10,161
精华内容 4,064
关键字:

对图像otsu