OTSU算法对图像二值化

来源：互联网发布：js动态流程图编辑：程序博客网时间：2024/05/17 23:45

OTSU算法对图像二值化

1. OTSU算法原理简介

       对于一幅图像，设当前景与背景的分割阈值为t时，前景点占图像比例为w0，均值为u0，背景点占图像比例为w1，均值为u1。则整个图像的均值为u = w0*u0+w1*u1。建立目标函数g(t)=w0*(u0-u)^2+w1*(u1-u)^2，g(t)就是当分割阈值为t时的类间方差表达式。OTSU算法使得g(t)取得全局最大值，当g(t)为最大时所对应的t称为最佳阈值。OTSU算法又称为最大类间方差法。

       2.OTSU算法例程

下面是OSTU算法的C语言代码及其测试，代码基于opencv。

#include <cv.h>
#include <highgui.h>

int otsu(IplImage *image)
{
assert(NULL != image);

int width = image->width;
int height = image->height;
int x=0,y=0;
int pixelCount[256];
float pixelPro[256];
int i, j, pixelSum = width * height, threshold = 0;

uchar* data = (uchar*)image->imageData;

//初始化
for(i = 0; i < 256; i++)
{
pixelCount[i] = 0;
pixelPro[i] = 0;
}

//统计灰度级中每个像素在整幅图像中的个数
for(i = y; i < height; i++)
{
  for(j = x;j <width;j++)
  {
   pixelCount[data[i * image->widthStep + j]]++;
  }
}

//计算每个像素在整幅图像中的比例
for(i = 0; i < 256; i++)
{
pixelPro[i] = (float)(pixelCount[i]) / (float)(pixelSum);
}

//经典ostu算法,得到前景和背景的分割
//遍历灰度级[0,255],计算出方差最大的灰度值,为最佳阈值
float w0, w1, u0tmp, u1tmp, u0, u1, u,deltaTmp, deltaMax = 0;
for(i = 0; i < 256; i++)
{
w0 = w1 = u0tmp = u1tmp = u0 = u1 = u = deltaTmp = 0;

  for(j = 0; j < 256; j++)
  {
   if(j <= i) //背景部分
   {
    //以i为阈值分类，第一类总的概率
    w0 += pixelPro[j];
    u0tmp += j * pixelPro[j];
   }
   else       //前景部分
   {
    //以i为阈值分类，第二类总的概率
    w1 += pixelPro[j];
    u1tmp += j * pixelPro[j];
   }
  }

  u0 = u0tmp / w0;  //第一类的平均灰度
  u1 = u1tmp / w1;  //第二类的平均灰度
  u = u0tmp + u1tmp;  //整幅图像的平均灰度
  //计算类间方差
  deltaTmp = w0 * (u0 - u)*(u0 - u) + w1 * (u1 - u)*(u1 - u);
  //找出最大类间方差以及对应的阈值
  if(deltaTmp > deltaMax)
  {
   deltaMax = deltaTmp;
   threshold = i;
  }
}
//返回最佳阈值;
return threshold;
}

int main(int argc, char* argv[])
{
IplImage* srcImage = cvLoadImage("D:\\technology\\CV\\Database\\image\\rice.png",0);
assert(NULL != srcImage);

cvNamedWindow("src");
cvShowImage("src",srcImage);

IplImage* biImage = cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),8,1);

//计算最佳阈值
int threshold = otsu(srcImage);
//对图像二值化
cvThreshold(srcImage,biImage,threshold,255,CV_THRESH_BINARY);

cvNamedWindow("binary");
cvShowImage("binary",biImage);

cvWaitKey(0);

cvReleaseImage(&srcImage);
cvReleaseImage(&biImage);
cvDestroyWindow("src");
cvDestroyWindow("binary");

return 0;
}

使用openCV读取视频或摄像头

使用openCV读取摄像头或者视频非常方便，废话不多说，下面直接把源代码贴出来。

#include <stdio.h>
#include <highgui.h>
#include <cv.h>

int main(int argc, char * argv[])
{
IplImage* frame = NULL;
cvNamedWindow("vedio");

//CvCapture* capture = cvCreateFileCapture("E:\\Videos\\shouji\\MOV0061A.avi");

CvCapture* capture = cvCreateCameraCapture(1);
assert(NULL!=capture);

while(1)
{
  frame = cvQueryFrame(capture);
  if(!frame)
  {
   break;
  }

  cvShowImage("vedio",frame);

  if(27==cvWaitKey(33))
  {
   break;
  }

}
cvReleaseCapture(&capture);
cvDestroyWindow("vedio");

return 0;

}

0 0