OTSU算法，又被称为最大类间方差法（大津算法）， 是一种确定阈值的算法，是由日本学者大津展之于1979 年提出的。 该方法常用于图像进行二值分割时的自适应阈值计算。

可利用Python的cv2库实现很多图像处理的操作，比如之前介绍过的Hough检测，还没学会的看这里⇨： 蒸蒸：利用Python实现Hough变换 今天主要介绍一下利用cv2实现对图像阈值分 …

原图 灰度图 （2） 二值化处理 接着，对灰度图应用 Otsu 自动阈值方法，将图像划分为前景和背景两部分。

Feb 28, 2023 · 动态阈值可以有效降低噪声的影响，提高图像处理的准确性。一种常用的动态阈值方法是基于Otsu算法的动态阈值，它可以自动引入最优的阈值进行图像分割。首先，根据 累 …

原理 OTSU作为最古老的图像分割算法，原理较为简单，将灰度图中的灰度值中选取一个灰度值作为所有灰度值的分割点，大于该分割点值的对应位置的灰度值替换为255，小于该分割点值的 …

补充：1，“不能聚合”和“一般不能均聚”有一定差别；2，总有“无聊”的学者追求突破认知上的不可能，比如反-2-丁烯可以转换成1-丁烯后聚合 [3]，在2001年又发现可以按下图的方式聚合。

2.在测量时不要勾选Automatic thresholding (Otsu's method)，只选择所需参数，点击Go便可运行 四、批量处理 可以看到在转换为OME-TIFF时每次只能转换一张，这里我们可以使用以下代码 …

Mar 3, 2023 · 图像二值化的阈值可以通过自动计算或手动设置来选取。自动计算的方法包括： 最大类间方差法 、迭代法、Otsu法和熵法等；而手动设置的方法主要是根据图像的特点，结合 …

图像阈值分割：由于阈值处理直观、实现简单且计算速度快，因此阈值处理在分割应用中处于核心地位。阈值处理可以分为单阈值处理与多阈值处理。在单阈值处理中最常用且分割效果也不错 …

小知识：k-means这样的性质很像是给每个簇划分了threshold，很类似的算法是Otsu。 这篇文章 证明了Otsu的目标方程实际上和k-means的多级thresholding是等价的。