【图像处理】Otsu阈值处理的算法实现（python），在《【图像处理】图像二值化的Otu技术（ytho）》里面，我们调用了oecv的Otu二值化方法，对图片进行了二值化处理。。
最大熵阈值分割与ostu分割哪个效果更好
如何对不规则图形做基于otsu算法的图像自适应阈值分割 难度不大，otsu算法的图像自适应阈值分割我稍微指点你。
？阈值？这个词已经被用烂了，到底怎么用才是正确的用法？
简单阈值法和Otsu算法的根本区别是什么？ 区别如下：Niblack算法是通过某一像素点及其邻域内像素点灰度值的均值和标准差计算得到二值化阈值的。在计算图像点(x，y)二值化阈值时，首先计算以(x，y)为中心的n*n大小的区域内像素点的灰度均值m和标准差s。灰度均值m和标准差s的计算公式如下：然后根据灰度均值和标准差计算得到点(x，y)的二值化阈值T，计算公式为T(x，y)=k*s(x，y)+m(x，y)，其中k为修正系数。最后根据计算得到的阈值T对该点进行二值化处理。将图像中所有的像素点按照此方法处理即可得到二值化图像。虽然能够实现图像的二值化，但是如果选取的区域均为背景点时，该算法会将灰度值较高的点当做是目标点，导致伪噪声的引入（针对伪噪声引入的问题，产生了Sauvola算法）。此处说明一下Sauvola算法。Sauvola算法可以说是一种改进的Niblack算法。首先也是按照上文所述方式求取灰度均值和标准差，但是采用了不同的阈值选取方法。
Matlab中Ostu算法自动阈值分割具体怎么操作 function threshold=ostu(filename)；x=imread(ff)；figure；imshow(x)；[m，n]=size(x)；N=m*n；num=zeros(1，256)；p=zeros(1，256)；for i=1：mfor j=1：nnum(x(i，j)+1)=num(x(i，j)+1)+1；endendfor i=0：255；p(i+1)=num(i+1)/N；endtotalmean=0；for i=0：255；totalmean=totalmean+i*p(i+1)；endmaxvar=0；for k=0：255kk=k+1；zerosth=sum(p(1：kk))；firsth=0；for h=0：kfirsth=firsth+h*p(h+1)；endvar=totalmean*zerosth-firsth；var=var*var；var=var/(zerosth*(1-zerosth)+0.01)；var=sqrt(var)；if(var>；maxvar)maxvar=var；point=k；endendthreshold=point；for i=0：255；p(i+1)=num(i+1)/N；endtotalmean=0；for i=0：255；totalmean=totalmean+i*p(i+1)；endmaxvar=0；for k=0：255kk=k+1；zerosth=sum(p(1：kk))；
图像分割：Otsu大津算法阈值选择，绪：大津法OTSU是一种确定图像分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，有时也称之为大津。
