欢迎关注 『youcans 的 OpenCV 例程 200 篇』 系列，持续更新中
欢迎关注 『youcans 的 OpenCV学习课』 系列，持续更新中

【youcans 的 OpenCV 例程200篇】160. 图像处理之OTSU 方法

3.3 全局阈值处理 Otsu 方法

阈值处理本质上是对像素进行分类的统计决策问题。

OTSU 方法又称大津算法，使用最大化类间方差（intra-class variance）作为评价准则，基于对图像直方图的计算，可以给出类间最优分离的最优阈值。

任取一个灰度值 T，可以将图像分割为两个集合 F 和 B，集合 F、B 的像素数的占比分别为 pF、pB，集合 F、B 的灰度值均值分别为 mF、mB，图像灰度值为 m，定义类间方差为：
$$ICV=p_F\ast (m_F-m{)}^2+p_B\ast (m_B-m{)}^2$$
使类间方差 ICV 最大化的灰度值 T 就是最优阈值。

因此，只要遍历所有的灰度值，就可以得到使 ICV 最大的最优阈值 T。

OpenCV 提供了函数 cv.threshold 可以对图像进行阈值处理，将参数 type 设为 cv.THRESH_OTSU，就可以使用使用 OTSU 算法进行最优阈值分割。

例程 11.17：OTSU 最优全局阈值处理

    # 11.17 OTSU 最优全局阈值处理
    img = cv2.imread("../images/Fig1039a.tif", flags=0)

    deltaT = 1  # 预定义值
    histCV = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])  # 灰度直方图
    grayScale = range(256)  # 灰度级 [0,255]
    totalPixels = img.shape[0] * img.shape[1]  # 像素总数
    totalGray = np.dot(histCV[:,0], grayScale)  # 内积, 总和灰度值
    T = round(totalGray/totalPixels)  # 平均灰度
    while True:
        numC1, sumC1 = 0, 0
        for i in range(T): # 计算 C1: (0,T) 平均灰度
            numC1 += histCV[i,0]  # C1 像素数量
            sumC1 += histCV[i,0] * i  # C1 灰度值总和
        numC2, sumC2 = (totalPixels-numC1), (totalGray-sumC1)  # C2 像素数量, 灰度值总和
        T1 = round(sumC1/numC1)  # C1 平均灰度
        T2 = round(sumC2/numC2)  # C2 平均灰度
        Tnew = round((T1+T2)/2)  # 计算新的阈值
        print("T={}, m1={}, m2={}, Tnew={}".format(T, T1, T2, Tnew))
        if abs(T-Tnew) < deltaT:  # 等价于 T==Tnew
            break
        else:
            T = Tnew

    # 阈值处理
    ret1, imgBin = cv2.threshold(img, T, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 阈值分割, thresh=T
    ret2, imgOtsu = cv2.threshold(img, T, 255, cv2.THRESH_OTSU)  # 阈值分割, thresh=T
    print(ret1, ret2)

    plt.figure(figsize=(7,7))
    plt.subplot(221), plt.axis('off'), plt.title("Origin"), plt.imshow(img, 'gray')
    plt.subplot(222, yticks=[]), plt.title("Gray Hist")  # 直方图
    histNP, bins = np.histogram(img.flatten(), bins=255, range=[0, 255], density=True)
    plt.bar(bins[:-1], histNP[:])
    plt.subplot(223), plt.title("global binary(T={})".format(T)), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgBin, 'gray')
    plt.subplot(224), plt.title("OTSU binary(T={})".format(round(ret2))), plt.axis('off')
    plt.imshow(imgOtsu, 'gray')
    plt.tight_layout()
    plt.show()

（本节完）

版权声明：

youcans@xupt 原创作品，转载必须标注原文链接：(https://blog.csdn.net/youcans/article/details/124281210)

Copyright 2022 youcans, XUPT
Crated：2022-4-18

欢迎关注 『youcans 的 OpenCV 例程 200 篇』 系列，持续更新中
欢迎关注 『youcans 的 OpenCV学习课』 系列，持续更新中

【youcans 的 OpenCV 例程200篇】01. 图像的读取（cv2.imread）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】02. 图像的保存（cv2.imwrite）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】03. 图像的显示（cv2.imshow）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】04. 用 matplotlib 显示图像（plt.imshow）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】05. 图像的属性（np.shape）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】06. 像素的编辑（img.itemset）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】07. 图像的创建（np.zeros）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】08. 图像的复制（np.copy）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】09. 图像的裁剪（cv2.selectROI）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】10. 图像的拼接（np.hstack）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】11. 图像通道的拆分（cv2.split）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】12. 图像通道的合并（cv2.merge）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】13. 图像的加法运算（cv2.add）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】14. 图像与标量相加（cv2.add）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】15. 图像的加权加法（cv2.addWeight）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】16. 不同尺寸的图像加法
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】17. 两张图像的渐变切换
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】18. 图像的掩模加法
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】19. 图像的圆形遮罩
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】20. 图像的按位运算
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】21. 图像的叠加
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】22. 图像添加非中文文字
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】23. 图像添加中文文字
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】24. 图像的仿射变换
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】25. 图像的平移
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】26. 图像的旋转（以原点为中心）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】27. 图像的旋转（以任意点为中心）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】28. 图像的旋转（直角旋转）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】29. 图像的翻转（cv2.flip）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】30. 图像的缩放（cv2.resize）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】31. 图像金字塔（cv2.pyrDown）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】32. 图像的扭变（错切）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】33. 图像的复合变换
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】34. 图像的投影变换
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】35. 图像的投影变换（边界填充）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】36. 直角坐标与极坐标的转换
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】37. 图像的灰度化处理和二值化处理
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】38. 图像的反色变换（图像反转）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】39. 图像灰度的线性变换
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】40. 图像分段线性灰度变换
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】41. 图像的灰度变换（灰度级分层）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】42. 图像的灰度变换（比特平面分层）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】43. 图像的灰度变换（对数变换）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】44. 图像的灰度变换（伽马变换）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】45. 图像的灰度直方图
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】46. 直方图均衡化
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】47. 图像增强—直方图匹配
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】48. 图像增强—彩色直方图匹配
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】49. 图像增强—局部直方图处理
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】50. 图像增强—直方图统计量图像增强
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】51. 图像增强—直方图反向追踪
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】52. 图像的相关与卷积运算
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】53. Scipy 实现图像二维卷积
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】54. OpenCV 实现图像二维卷积
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】55. 可分离卷积核
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】56. 低通盒式滤波器
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】57. 低通高斯滤波器
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】58. 非线性滤波—中值滤波
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】59. 非线性滤波—双边滤波
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】60. 非线性滤波—联合双边滤波
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】61. 导向滤波（Guided filter）
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】62. 图像锐化——钝化掩蔽
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】63. 图像锐化——Laplacian 算子
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】64. 图像锐化——Sobel 算子
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】65. 图像锐化——Scharr 算子
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】66. 图像滤波之低通/高通/带阻/带通
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】67. 空间域图像增强的综合应用
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】68. 空间域图像增强的综合应用
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】69. 连续非周期信号的傅立叶系数
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】70. 一维连续函数的傅里叶变换
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】71. 连续函数的取样
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】72. 一维离散傅里叶变换
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】73. 二维连续傅里叶变换
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】74. 图像的抗混叠
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】75. Numpy 实现图像傅里叶变换
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】76. OpenCV 实现图像傅里叶变换
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】77. OpenCV 实现快速傅里叶变换
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】78. 频率域图像滤波基础
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】79. 频率域图像滤波的基本步骤
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】80. 频率域图像滤波详细步骤
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】81. 频率域高斯低通滤波器
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】82. 频率域巴特沃斯低通滤波器
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】83. 频率域低通滤波：印刷文本字符修复
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】84. 由低通滤波器得到高通滤波器
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】85. 频率域高通滤波器的应用
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】86. 频率域滤波应用：指纹图像处理
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】87. 频率域钝化掩蔽
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】88. 频率域拉普拉斯高通滤波
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】89. 带阻滤波器的传递函数
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】90. 频率域陷波滤波器
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】91. 高斯噪声、瑞利噪声、爱尔兰噪声
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】92. 指数噪声、均匀噪声、椒盐噪声
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】93. 噪声模型的直方图
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】94. 算术平均滤波器
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】95. 几何均值滤波器
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】96. 谐波平均滤波器
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】97. 反谐波平均滤波器
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】98. 统计排序滤波器
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】99. 修正阿尔法均值滤波器
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】100. 自适应局部降噪滤波器
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】101. 自适应中值滤波器
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】102. 陷波带阻滤波器的传递函数
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】103. 陷波带阻滤波器消除周期噪声干扰
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】104. 运动模糊退化模型
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】105. 湍流模糊退化模型
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】106. 退化图像的逆滤波
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】107. 退化图像的维纳滤波
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】108. 约束最小二乘方滤波
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】109. 几何均值滤波
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】110. 投影和雷登变换
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】111. 雷登变换反投影重建图像
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】112. 滤波反投影重建图像
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】113. 形态学操作之腐蚀
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】114. 形态学操作之膨胀
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】115. 形态学操作之开运算
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】116. 形态学操作之闭运算
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】117. 形态学操作之顶帽运算
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】118. 形态学操作之底帽运算
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】119. 图像的形态学梯度
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】120. 击中-击不中变换
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】121. 击中-击不中用于特征识别
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】122. 形态算法之边界提取
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】123. 形态算法之孔洞填充
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】124. 孔洞填充的泛洪算法
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】125. 形态算法之提取连通分量
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】126. 形态算法之凸壳
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】127. 形态算法之细化
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】128. 形态算法之骨架 (skimage)
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】129. 形态算法之骨架 (重建开运算)
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】130. 形态学之提取水平和垂直线
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】131. 形态学重建之竖线字符提取
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】132. 形态学重建之孔洞填充算法
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】133. 形态学重建之边界清除
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】134. 形态学重建之细胞计数
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】135. 形态学重建之粒度测定
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】136. 灰度腐蚀和灰度膨胀
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】137. 灰度开运算和灰度闭运算原理
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】138. 灰度开运算和灰度闭运算
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】139. 灰度顶帽变换校正阴影
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】140. 灰度底帽变换校正光照
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】141. 灰度底帽变换的三维地形图
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】142. 基于灰度形态学的图像平滑
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】143. 基于灰度形态学的粒度测定
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】144. 基于灰度形态学的纹理分割
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】145. 形态学之边缘和角点检测
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】146. 基于灰度形态学的复杂背景图像重建
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】147. 图像分割之孤立点检测
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】148. 图像分割之线检测
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】149. 图像分割之边缘模型
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】150. 边缘检测梯度算子
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】151. 边缘检测中的平滑处理
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】152. 边缘检测之 LoG 算子
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】153. 边缘检测之 DoG 算子
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】154. 边缘检测之 Canny 算子
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】155. 边缘连接的局部处理方法
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】156. 边缘连接局部处理的简化算法
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】157. 霍夫变换直线检测
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】158. 阈值处理之固定阈值法
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】159. 图像处理之固定阈值法
【youcans 的 OpenCV 例程200篇】160. 图像处理之OTSU 方法