在英語里只有threshold這個(gè)字，而沒有otsu這個(gè)字，otsu是俄語，寫作отцу，是父親的第三格形式。一、名詞第三格的構(gòu)成：1 單數(shù) 陽性：硬變化詞尾為-у，軟變化詞尾為-.

圖像分割中的最大類間方差(Otsu)和最佳熵(KSW)的英文全稱是什么

OTSU-最大類間方差是由日本學(xué)者大津(OTSU)于1979年提出的，是一種自適應(yīng)的閾值確定的方法，又叫大津法，簡(jiǎn)稱OTSU。KSW 雙閾值方法1985年Kapur,Sahoo和.

OTSU 就是圖像分割里面的大津法，而OSTU是一種錯(cuò)誤的寫法，多源自國(guó)內(nèi)論文里面不負(fù)責(zé)任的錯(cuò)誤。

這個(gè)算法很簡(jiǎn)單，是個(gè)日本人70年代寫的論文，你看看能不能搜到。具體的就是遍歷灰度0-255，選擇一個(gè)灰度值，使他們的類間距最大，圖像中摻著一些模式識(shí)別的概念.

日本學(xué)者大津展之在1979年提出了這種方法，故為大津法。稱為大律法，理由。

大律法

最佳閥值分割 編程實(shí)現(xiàn)otsu最佳全局閥值算法

a=imread('YuChu.bmp')； 如果讀入的是彩色圖，需要用a=rgb2gray(a)；轉(zhuǎn)換為灰度. 都是Otsu方法補(bǔ)充：你看看a讀入時(shí)數(shù)據(jù)的大小，要是3維的話就是RGB圖像了，需要.

k的0~255循環(huán)求得每一個(gè)對(duì)應(yīng)的fc=w0*(u0-ut).^2+w1*(u1-ut).^2；然后比較這256個(gè)fc中的最大值，對(duì)應(yīng)的那個(gè)k就是ostu的閾值。所以你這個(gè)還差一個(gè)k的循環(huán)，并在循環(huán)里.

我要寫的是Otsu算法在Canny算子中的應(yīng)用中，以下是完成Otsu算法的程序部。

問題一：OTSU法是二值化圖像的算法，經(jīng)過OTSU處理圖像就成了黑白二值圖。CANNY算法是針對(duì)灰度圖的邊緣提取算法。OTSU處理后，不需要再加CANNY處理了。問.

也就是得到最佳的一個(gè)二元組后，怎么二值化圖像？介紹一下步驟，謝了

IplImage* binaryImage=cvCreateImage(cvGetSize(imageIn), IPL_DEPTH_8U,1)；. 其中，imageIn是輸入圖像，graythresh是用otsu法得到的閾值(如果是二維，可以取出表.

c:cvThreshold(scr,dst,0,255,CV_THRESH_BINARY|CV_THRESH_OTSU);c++:cv::threshold(im_gray,img_bw,0,255,CV_THRESH_BINARY|CV_THRESH_OTSU);

圖像二值化 binary image就是將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或255，也就是將整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。圖像的二值化處理(4張)將256個(gè)亮度等級(jí)的灰度圖.

有的，函數(shù)是graythresh，代碼如下，coins.png是自帶的圖像，代碼可直接調(diào)用：I = imread('coins.png');level = graythresh(I);BW = im2bw(I,level);imshow(BW)

難道是和路人乙之類的一樣嗎orz 跳進(jìn)nico坑有一段時(shí)間了 一直不知道這意思..

「乙 」(おつ、otsu) 這個(gè)字在動(dòng)畫或生放中都很常用到。是おつかれさま(お疲れ様、辛苦了)的縮寫。在nico動(dòng)畫的最后常常會(huì)看到「うp乙」或單純一字「乙」，生放結(jié)束.

image_1=imread('E:\ebook\lena.bmp')； %讀入圖片 image_1=rgb2gray(image_1)；%灰度化 [m,n]=size(image_1)；%計(jì)算圖片的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，行列，n是列數(shù)，Gray num=.

圖像二值化的目的是最大限度的將圖象中感興趣的部分保留下來，在很多情況下，. 2、OTSU 算法(大津法) OSTU算法可以說是自適應(yīng)計(jì)算單閾值(用來轉(zhuǎn)換灰度圖像為.

解決方案1：直接用緝鼎光刮叱鈣癸水含驚ifft()；例如信號(hào)xy=fft(x)；%對(duì)信號(hào)傅里葉變換到頻域z=ifft(y)；%對(duì)信號(hào)y傅里葉反變換到時(shí)域，解決方案2：工具箱啊。IFFT(.

function th=thresh_md(a); x=imread('e:\a02.jpg'); a=rgb2gray(x); subplot(2,2,1。

程序思路有點(diǎn)亂.。寫成下面這樣的，容易看！ image_1=imread('E:\ebook\lena.bmp')； %讀入圖片 image_1=rgb2gray(image_1)；%灰度化 [m,n]=size(image_1)；%計(jì)算.

一幅圖像包括目標(biāo)物體、背景還有噪聲，要想從多值的數(shù)字圖像中直接提取出目標(biāo)物體，最常用的方法就是設(shè)定一個(gè)全局的閾值T，用T將圖像的數(shù)據(jù)分成兩部分：大于T的.

告訴你一個(gè)簡(jiǎn)單的方法你可以edit medfilt2edit graythresh就可以得到原函數(shù)的詳細(xì)編碼，然后再稍微修改一下就行了唄

你讀入的圖像是rgb圖像，要先轉(zhuǎn)換成灰度圖，閾值的選取有很多種方法，你可以用灰度直方圖，取谷點(diǎn)； 1、若想快速轉(zhuǎn)變成二值圖像則： i=imread('tuxiang.jpg'); i1=rgb2.

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的otsu阈值分割算法原理_otsu(大津法阈值分割原理)的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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