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基于Python的图像阈值化分割(迭代法)
脚本专栏 2024/12/24 佚名
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1.阈值化分割原理

通过对图像的灰度直方图进行数学统计，选择一个或多个阈值将像素划分为若干类。一般情况下，当图像由灰度值相差较大的目标和背景组成时，如果目标区域内部像素灰度分布均匀一致，背景区域像素在另一个灰度级上也分布均匀，这时图像的灰度直方图会呈现出双峰特性。

在这种情况下，选取位于这两个峰值中间的谷底对应的灰度值T作为灰度阈值，将图像中各个像素的灰度值与这个阈值进行比较，根据比较的结果将图像中的像素划分到两个类中。像素灰度值大于阈值T的像素点归为一类，其余像素点归为另一类。经阈值化处理后的图像g(x,y)定义为：

基于Python的图像阈值化分割(迭代法)

其中f(x,y)为原图像，T为灰度阈值，g(x,y)为分割后产生的二值图像。

2.算法流程图

基于Python的图像阈值化分割(迭代法)

3.代码实现

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#读入图片并转化为矩阵
img = plt.imread('2.jpg')
im = np.array(img)

# 矩阵大小
l = len(im)
w = len(im[0])

#求初始阈值
zmin = np.min(im)
zmax = np.max(im)
t0 = int((zmin+zmax)/2)

#初始化相关变量初始化
t1=0
res1=0
res2=0
s1=0
s2=0

#迭代法计算最佳阈值
while abs(t0-t1)>0:
 for i in range(0,l-1):
  for j in range(0,w-1):
   if im[i,j]<t0:
    res1=res1+im[i,j]
    s1=s1+1
   elif im[i,j]>t0:
    res2=res2+im[i,j]
    s2=s2+1
 avg1=res1/s1
 avg2=res2/s2
 res1 = 0
 res2 = 0
 s1 = 0
 s2 = 0
 t1 = t0   #旧阈值储存在t1中
 t0=int((avg1+avg2)/2)  #计算新阈值

#阈值化分割
#像素点灰度值小于最佳阈值t0用0填充，其余用255填充
im = np.where(im[...,:] < t0, 0, 255)

#绘制原图窗口
plt.figure()
plt.imshow(img , cmap='gray')
plt.title('original')

#绘制原图直方图并显示最佳阈值
plt.figure()
plt.hist(img.ravel(),256)
plt.title('hist')
plt.axvline(t0)  #绘制最佳阈值分割线
plt.text(25, 6100, "Best Threshold:{}".format(t0), size = 15, alpha = 0.8)

#绘制阈值化分割后图像
plt.figure()
plt.imshow(Image.fromarray(im) , cmap='gray')
plt.title('new')

#绘制阈值化分割后图像的直方图
plt.figure()
plt.hist(im.ravel(),256)
plt.title('hist')

plt.show()

4.阈值化分割结果

原始图像

基于Python的图像阈值化分割(迭代法)

原始图像直方图

基于Python的图像阈值化分割(迭代法)

阈值化分割后图像

基于Python的图像阈值化分割(迭代法)

阈值化分割后图像直方图

基于Python的图像阈值化分割(迭代法)

标签：
Python,图像阈值化分割,Python,阈值分割
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/12/24

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

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