otsu法(最大類間方差法,有時也稱之爲大津算法)使用的是聚類的思想,把圖像的灰度數按灰度級分成2個部分,使得兩個部分之間的灰度值差異最大,每個部分之間的灰度差異最小,通過方差的計算來尋找一個合適的灰度級別 來劃分。 所以 可以在二值化的時候 採用otsu算法來自動選取閾值進行二值化。otsu算法被認爲是圖像分割中閾值選取的最佳算法,計算簡單,不受圖像亮度和對比度的影響。因此,使類間方差最大的分割意味着錯分概率最小。
設t爲設定的閾值。
wo: 分開後 前景像素點數佔圖像的比例
uo: 分開後 前景像素點的平均灰度
w1:分開後 被景像素點數佔圖像的比例
u1: 分開後 被景像素點的平均灰度
u=w0*u0 + w1*u1 :圖像總平均灰度
從L個灰度級遍歷t,使得t爲某個值的時候,前景和背景的方差最大, 則 這個 t 值便是我們要求得的閾值。
其中,方差的計算公式如下:
g=wo * (uo - u) * (uo - u) + w1 * (u1 - u) * (u1 - u)
[ 此公式計算量較大,可以採用: g = wo * w1 * (uo - u1) * (uo - u1) ]
由於otsu算法是對圖像的灰度級進行聚類,so 在執行otsu算法之前,需要計算該圖像的灰度直方圖。
按照上面的解釋參考代碼如下:
- #include "stdafx.h"
- #include "stdio.h"
- #include "cv.h"
- #include "highgui.h"
- #include "Math.h"
-
- int Otsu(IplImage* src);
-
- int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
- {
- IplImage* img = cvLoadImage("c:\\aSa.jpg",0);
- IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1);
- int threshold = Otsu(img);
-
- cvThreshold(img, dst, threshold, 255, CV_THRESH_BINARY);
-
-
- cvNamedWindow( "img", 1 );
- cvShowImage("img", dst);
-
-
- cvWaitKey(-1);
-
- cvReleaseImage(&img);
- cvReleaseImage(&dst);
-
- cvDestroyWindow( "dst" );
- return 0;
- }
-
- int Otsu(IplImage* src)
- {
- int height=src->height;
- int width=src->width;
- long size = height * width;
-
- //histogram
- float histogram[256] = {0};
- for(int m=0; m < height; m++)
- {
- unsigned char* p=(unsigned char*)src->imageData + src->widthStep * m;
- for(int n = 0; n < width; n++)
- {
- histogram[int(*p++)]++;
- }
- }
-
- int threshold;
- long sum0 = 0, sum1 = 0; //存儲前景的灰度總和和背景灰度總和
- long cnt0 = 0, cnt1 = 0; //前景的總個數和背景的總個數
- double w0 = 0, w1 = 0; //前景和背景所佔整幅圖像的比例
- double u0 = 0, u1 = 0; //前景和背景的平均灰度
- double variance = 0; //最大類間方差
- int i, j;
- double u = 0;
- double maxVariance = 0;
- for(i = 1; i < 256; i++) //一次遍歷每個像素
- {
- sum0 = 0;
- sum1 = 0;
- cnt0 = 0;
- cnt1 = 0;
- w0 = 0;
- w1 = 0;
- for(j = 0; j < i; j++)
- {
- cnt0 += histogram[j];
- sum0 += j * histogram[j];
- }
-
- u0 = (double)sum0 / cnt0;
- w0 = (double)cnt0 / size;
-
- for(j = i ; j <= 255; j++)
- {
- cnt1 += histogram[j];
- sum1 += j * histogram[j];
- }
-
- u1 = (double)sum1 / cnt1;
- w1 = 1 - w0; // (double)cnt1 / size;
-
- u = u0 * w0 + u1 * w1; //圖像的平均灰度
- printf("u = %f\n", u);
- //variance = w0 * pow((u0 - u), 2) + w1 * pow((u1 - u), 2);
- variance = w0 * w1 * (u0 - u1) * (u0 - u1);
- if(variance > maxVariance)
- {
- maxVariance = variance;
- threshold = i;
- }
- }
-
- printf("threshold = %d\n", threshold);
- return threshold;
- }
把w1寫成w0 ··害我debug 了好久~~總是不認真,腦袋渾渾噩噩的···這都看不出來。。。。
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對了,之前蒐集的一個otsu的算法,代碼如下(由於時間太久了,不知道出處了。。。膜拜大牛哈)
- #include "stdafx.h"
- #include "stdio.h"
- #include "cv.h"
- #include "highgui.h"
- #include "Math.h"
-
- int Otsu(IplImage* src);
-
- int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
- {
- IplImage* img = cvLoadImage("c:\\aSa.jpg",0);
- IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1);
- int threshold = Otsu(img);
- printf("threshold = %d\n", threshold);
- cvThreshold(img, dst, threshold, 255, CV_THRESH_BINARY);
-
- cvNamedWindow( "img", 1 );
- cvShowImage("img", dst);
-
-
- cvWaitKey(-1);
-
- cvReleaseImage(&img);
- cvReleaseImage(&dst);
-
- cvDestroyWindow( "dst" );
- return 0;
- }
-
- int Otsu(IplImage* src)
- {
- int height=src->height;
- int width=src->width;
-
- //histogram
- float histogram[256] = {0};
- for(int i=0; i < height; i++)
- {
- unsigned char* p=(unsigned char*)src->imageData + src->widthStep * i;
- for(int j = 0; j < width; j++)
- {
- histogram[*p++]++;
- }
- }
- //normalize histogram
- int size = height * width;
- for(int i = 0; i < 256; i++)
- {
- histogram[i] = histogram[i] / size;
- }
-
- //average pixel value
- float avgValue=0;
- for(int i=0; i < 256; i++)
- {
- avgValue += i * histogram[i]; //整幅圖像的平均灰度
- }
-
- int threshold;
- float maxVariance=0;
- float w = 0, u = 0;
- for(int i = 0; i < 256; i++)
- {
- w += histogram[i]; //假設當前灰度i爲閾值, 0~i 灰度的像素(假設像素值在此範圍的像素叫做前景像素) 所佔整幅圖像的比例
- u += i * histogram[i]; // 灰度i 之前的像素(0~i)的平均灰度值: 前景像素的平均灰度值
-
- float t = avgValue * w - u;
- float variance = t * t / (w * (1 - w) );
- if(variance > maxVariance)
- {
- maxVariance = variance;
- threshold = i;
- }
- }
-
- return threshold;
- }