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OTSU算法（大津法—最大类间方差法）原理及实现
OTSU算法（大津法—最大类间方差法）原理及实现 背景 大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。 方差： 它是按图matlab动手实现ostu大津法
该ostu方法实现的原理是参考的冈萨雷斯《数字图像处理第四版》的第538页的ostu阈值处理的原理介绍，如果有该书，可以对照参考， 原理在此不赘述 clear all I=imread("222.JPG"); G=rgb2gray(I); [h,w]=size(G); [count,x]=imhist(G); counts=count/(h*w); % stem(x,counts) %6.4 数字图像处理——大津法
对于给定的阈值\(T\)，可以将图像分为目标和背景。其中背景点数占图像比例为 \(p_0\)，平均灰度值为 \(m_0\)。而目标点数占图像比例为 \(p_1\)，平均灰度值为 \(m_1\)，其中满足 \[p_0 + p_1 = 1 \]整幅图像的平均灰度值为常数，跟阈值无关，且为 \[\overline m = p_0m_0 + p_1m_1 \]类间方差【智能车】摄像头算法理论（2）——OTSU大津法
简述 在进行图像的二值化时需要选取一个阈值T(Threshold)，通常情况下现场调节选取与大津法选取，显然人工选取并不牢靠，一般选用大津法分析现场图像，根据环境自适应选取出最为合适阈值，在发车前使用一次大津法，此后均按照此阈值进行二值化 大津法的基本原opencv阈值处理——threshold函数、自适应阈值处理、Otsu处理（大津法）
threshold函数retval, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) ''' retval：返回的阈值；dst：阈值分割结果图像 src：输入图像 thresh：阈值；maxval：需设定的最大值 type：阈值分割类型 '''简单的阈值分割类型有：cv.THRESH_BINARYcv.THRESH_BINARY_INVcv.THRESH_TRUNCcv.THRESH_TOZEROc二值化-大津法（OTSU）
论文 Otsu N . A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1979, 9(1):62-66. 算法介绍 OTSU算法也称最大类间差法，有时也称之为大津算法，由大津于1979年提出，被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，大津法进行图像二值化opencv
int Ostu(cv::Mat &temp,int &Threshvalue) { int hist_size=256; int hist_height=256; float range[]={0,255}; float *ranges[]={range}; IplImage *src=&IplImage(temp); CvHistogram* gray_hist=cvCreateHist(1,&hist_size,CV_CUDA精进之路（五）：图像处理——OTSU二值算法（最大类间方差法、大津法）
引言 最近在做医疗设备相关的项目，故在项目中大量用到了各类图像分割的算法，为了在图像中分割出特定目标，用到的算法可以有很多，比如阈值分割，多通道分割，边缘分割以及一些前沿的组合分割。而对大多数图像来说，分割的一大难点是将待识别的目标与背景分离，其中一种有效简单的方法就是