【圖像處理1】迭代閾值分割

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2

"""
迭代閾值圖像分割

迭代法是基於逼近的思想，其步驟如下： 
1． 求出圖象的最大灰度值和最小灰度值，分別記爲ZMAX和ZMIN，令初始閾值T0=(ZMAX+ZMIN)/2； 
2． 根據閾值TK將圖象分割爲前景和背景，分別求出兩者的平均灰度值ZO和ZB 
3． 求出新閾值TK+1=(ZO+ZB)/2； 
4． 若TK==TK+1，則所得即爲閾值；否則轉2，迭代計算。

"""
path = 'XXXX/'
img  = cv2.imread(path + '0002cc93b.jpg')

img_gray       = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
img_gray_array = np.array(img_gray)

zmax = int(img_gray_array.max())
zmin = int(img_gray_array.min())

t    = (zmax + zmin)/2

while True:

    img_zo = np.where(img_gray_array > t, 0, img_gray_array)#大於某個值的元素由0替代
    img_bo = np.where(img_gray_array < t, 0, img_gray_array)#小於某個值的元素由0替代

    zo = np.sum(img_zo)/np.sum(img_zo != 0)
    bo = np.sum(img_bo)/np.sum(img_bo != 0)

    k = (zo + bo)/2

    if abs(t - k) < 0.01:
        break;
    else:
        t = k


#根據最新的閾值進行分割
img_gray_array[img_gray_array > t]  = 255
img_gray_array[img_gray_array <= t] = 0

plt.imshow(img_gray_array, cmap='gray')
plt.show()