基于Otsu算法的图像自适应阈值分割_ostu阈值分割的有效性

作者：AllinToyou | 2024-04-24 19:14:52

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ostu阈值分割的有效性

图像分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的目标是将图像划分为不同的区域，以便更好地理解和分析图像内容。其中一种常用的图像分割方法是阈值分割，它基于像素的灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为不同的类别。

Otsu算法是一种常用的自适应阈值分割算法，它能够根据图像的灰度分布自动确定最佳阈值，从而实现有效的图像分割。在本文中，我们将介绍基于Otsu算法的图像自适应阈值分割方法，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要导入必要的库和模块。在Python中，我们可以使用OpenCV库进行图像处理操作。

import cv2
import numpy as np
1
2

接下来，我们加载图像并将其转换为灰度图像。这一步是必要的，因为Otsu算法仅适用于灰度图像。

image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor1

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