scikit-image 中用于图像分割的阈值算法(2)

plt.show()

threshold_otsu(gray_image) 函数根据 Otsu 的二值化算法返回阈值。之后，使用此值构建二进制图像( dtype= bool )，最后应将其转换为 8 位无符号整数格式( dtype=uint8 )以进行可视化，使用img_as_ubyte() 函数完成转换过程。

程序输出如下图所示：

接下来，介绍下如何使用 scikit-image 中的一些其它阈值技术。

scikit-image 中的其他阈值技术

接下来，将对比 Otsu、triangle、Niblack 和 Sauvola 阈值技术进行阈值处理的不同效果。 Otsu 和 triangle 是全局阈值技术，而 Niblack 和 Sauvola 是局部阈值技术。当背景不均匀时，局部阈值技术则是更好的方法阈值处理方法。

同样的，第一步是导入所需的包：

from skimage.filters import threshold_otsu, threshold_triangle, threshold_niblack, threshold_sauvola

from skimage import img_as_ubyte

import cv2

import matplotlib.pyplot as plt

调用每个阈值方法( threshold_otsu()、threshold_niblack()、threshold_sauvola() 和 threshold_triangle() )，以使用 scikit-image 对比执行阈值操作：

Otsu

thr