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OTSU算法，又被称为最大类间方差法（大津算法）， 是一种确定阈值的算法，是由日本学者大津展之于1979 年提出的。 该方法常用于图像进行二值分割时的自适应阈值计算。 图像阈值分割：由于阈值处理直观、实现简单且计算速度快，因此阈值处理在分割应用中处于核心地位。阈值处理可以分为单阈值处理与多阈值处理。在单阈值处理中最常用且分割效果也不错的算法是Otsu（最大类间方差算法）算法。多阈值处理：K类由K-1个阈值来分离，即计算图像的多个类间方差. 可利用Python的cv2库实现很多图像处理的操作，比如之前介绍过的Hough检测，还没学会的看这里⇨： 蒸蒸：利用Python实现Hough变换 今天主要介绍一下利用cv2实现对图像阈值分割（Otsu法）、边缘提取和图像叠加的方法。 一、Otsu法 1.Otsu法 [1] 最大类间方差法 是由日本学者大津 (Nobuyuki Otsu)于1979年提出的.
原图 灰度图 （2） 二值化处理 接着，对灰度图应用 Otsu 自动阈值方法，将图像划分为前景和背景两部分。 小知识：k-means这样的性质很像是给每个簇划分了threshold，很类似的算法是Otsu。 这篇文章 证明了Otsu的目标方程实际上和k-means的多级thresholding是等价的。 动态阈值可以有效降低噪声的影响，提高图像处理的准确性。一种常用的动态阈值方法是基于Otsu算法的动态阈值，它可以自动引入最优的阈值进行图像分割。首先，根据 累积概率密度函数 的性质，将图像分为两类：背景和其他；然后，根据Otsu算法，计算各类间方差，并根据最大方差确定最佳阈值.
图像二值化的阈值可以通过自动计算或手动设置来选取。自动计算的方法包括： 最大类间方差法 、迭代法、Otsu法和熵法等；而手动设置的方法主要是根据图像的特点，结合目标，以及实际应用场景来确定合适的阈值。
原理 OTSU作为最古老的图像分割算法，原理较为简单，将灰度图中的灰度值中选取一个灰度值作为所有灰度值的分割点，大于该分割点值的对应位置的灰度值替换为255，小于该分割点值的对应位置的灰度值替换为0，进而得到一个0-1二值图像，即图像中非黑即白，只有两种颜色。 示例： 以提取道路上. 补充：1，“不能聚合”和“一般不能均聚”有一定差别；2，总有“无聊”的学者追求突破认知上的不可能，比如反-2-丁烯可以转换成1-丁烯后聚合 [3]，在2001年又发现可以按下图的方式聚合。 2.在测量时不要勾选Automatic thresholding (Otsu's method)，只选择所需参数，点击Go便可运行 四、批量处理 可以看到在转换为OME-TIFF时每次只能转换一张，这里我们可以使用以下代码进行批量转换 // 选择一个文件夹 inputDir = getDirectory (“”); outputDir = getDirectory (“”);
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