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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。 如题，现在我要对一个无人机影像（下图）进行OTSU二值化处理，理论上来说先转成灰度图像，再简单的调用cv2.threshold ()就行了。 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.
直方图来区分前景背景，最经典的有两个吧，大津法OTSU和三角法TRIANGLE。 这两个在opencv中都有实现。其中OTSU多用于直方图有两个波峰，三角法多用于直方图只有一个波峰。 OTSU原理如下，目的是找到一个阈值，使得前景和背景之间的方差最大。 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. 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。
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.
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 皮肤检测算法 基于YCrCb颜色空间的Cr分量+Otsu法阈值分割算法 YCrCb 即 YUV ，其中 Y 表示明亮度 Luminance 或 Luma , 也就是灰阶值. 而 U 和 V 表示的则是色度 Chrominance 或 Chroma ,作用是描述影像色彩及饱和度, 用于指定像素的颜色. 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。
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