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

Posted 2022-04-23 小白YouCans

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【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）

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