python数字图像处理之图像自动阈值分割示例丨本际云推荐

python数字图像处理之图像自动阈值分割示例

图像控制管理及时的python数字图像处理方法

作为本际云服务器推荐网的小编小本本，我想利用python数字图像技术对图像进行处理，主要包括对阈值等相关情况进行分割等处理方法。具体方法和内容如下。

python数字图像处理之图像自动阈值分割示例

阈值分割方法

阈值分割方法是图像处理中常见的方法之一，主要根据阈值将像素点进行分类，在python中可以通过threshold_otsu、threshold_yen、threshold_li、threshold_isodata、threshold_adaptive等方法进行实现。

具体实现方法

以下为不同阈值分割方法的具体实现方法，其中参数image指灰度图像。

threshold_otsu

函数调用格式：skimage.filters.threshold_otsu(image,nbins=256)。返回一个阈值。

from skimage import data, filters
import matplotlib.pyplot as plt

image=data.camera()
thresh=filters.threshold_otsu(image)#返回一个阈值
dst=(image<=thresh)*1.0#根据阈值进行分割

plt.figure('thresh',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.title('original image')
plt.imshow(image, plt.cm.gray)
plt.subplot(122)
plt.title('binary image')
plt.imshow(dst, plt.cm.gray)
plt.show()

threshold_yen

函数调用格式：thresh=filters.threshold_yen(image)。返回一个阈值。

thresh=filters.threshold_yen(image)

threshold_li

函数调用格式：thresh=filters.threshold_li(image)。返回一个阈值。

thresh=filters.threshold_li(image)

threshold_isodata

阈值计算方法：threshold=(image[image<=threshold].mean()+image[image>threshold].mean())/2.0 。

函数调用格式：thresh=filters.threshold_isodata(image)。返回一个阈值。

thresh=filters.threshold_isodata(image)

threshold_adaptive

函数调用格式：skimage.filters.threshold_adaptive(image,block_size,method=’gaussian’)。

block_size：块大小，指当前像素的相邻区域大小，一般是奇数（如3，5，7。。。）。

method：用来确定自适应阈值的方法，有’mean’、’generic’、’gaussian’和’median’。省略时默认为gaussian。

该函数直接访问一个阈值后的图像，而不是阈值。

dst=filters.threshold_adaptive(image,15)#返回一个阈值图像

结语

通过以上不同阈值分割方法的介绍，相信大家对python数字图像处理有了更深入的了解。希望这篇文章可以对大家有所帮助。

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python数字图像处理之图像自动阈值分割示例

图像控制管理及时的python数字图像处理方法

阈值分割方法

具体实现方法

threshold_otsu

threshold_yen

threshold_li

threshold_isodata

threshold_adaptive

结语

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