python數(shù)字圖像處理之圖像自動(dòng)閾值分割示例
引言
圖像閾值分割是一種廣泛應(yīng)用的分割技術(shù)，利用圖像中要提取的目標(biāo)區(qū)域與其背景在灰度特性上的差異，把圖像看作具有不同灰度級(jí)的兩類區(qū)域(目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域)的組合，選取一個(gè)比較合理的閾值，以確定圖像中每個(gè)像素點(diǎn)應(yīng)該屬于目標(biāo)區(qū)域還是背景區(qū)域，從而產(chǎn)生相應(yīng)的二值圖像。
在skimage庫(kù)中，閾值分割的功能是放在filters模塊中。
我們可以手動(dòng)指定一個(gè)閾值，從而來(lái)實(shí)現(xiàn)分割。也可以讓系統(tǒng)自動(dòng)生成一個(gè)閾值，下面幾種方法就是用來(lái)自動(dòng)生成閾值。
1、threshold_otsu
基于Otsu的閾值分割方法，函數(shù)調(diào)用格式：
skimage.filters.threshold_otsu(image, nbins=256)
參數(shù)image是指灰度圖像，返回一個(gè)閾值。
from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
image = data.camera()
thresh = filters.threshold_otsu(image) #返回一個(gè)閾值
dst =(image <= thresh)*1.0 #根據(jù)閾值進(jìn)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()返回閾值為87，根據(jù)87進(jìn)行分割得下圖:
2、threshold_yen
使用方法同上：
thresh = filters.threshold_yen(image)
返回閾值為198，分割如下圖：
3、threshold_li
使用方法同上：
thresh = filters.threshold_li(image)
返回閾值64.5，分割如下圖：
4、threshold_isodata
閾值計(jì)算方法：
threshold = (image[image <= threshold].mean() +image[image > threshold].mean()) / 2.0
使用方法同上：
thresh = filters.threshold_isodata(image)
返回閾值為87，因此分割效果和threshold_otsu一樣。
5、threshold_adaptive
調(diào)用函數(shù)為：
skimage.filters.threshold_adaptive(image, block_size, method='gaussian'）
block_size: 塊大小，指當(dāng)前像素的相鄰區(qū)域大小，一般是奇數(shù)（如3，5，7。。。）
method: 用來(lái)確定自適應(yīng)閾值的方法，有'mean', 'generic', 'gaussian' 和 'median'。
省略時(shí)默認(rèn)為gaussian
該函數(shù)直接訪問(wèn)一個(gè)閾值后的圖像，而不是閾值。
from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
image = data.camera()
dst =filters.threshold_adaptive(image, 15) #返回一個(gè)閾值圖像
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()
大家可以修改block_size的大小和method值來(lái)查看更多的效果。如：
dst1 =filters.threshold_adaptive(image,31,'mean') dst2 =filters.threshold_adaptive(image,5,'median')
兩種效果如下：
以上就是python數(shù)字圖像處理之圖像自動(dòng)閾值分割示例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python數(shù)字圖像自動(dòng)閾值分割的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
相關(guān)文章
這篇文章主要介紹了pytorch使用-tensor的基本操作解讀，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教2022-12-12
這篇文章主要介紹了Python字符串格式化輸出方法,結(jié)合實(shí)例形式分析了Python格式化構(gòu)建字符串的三種常用技巧,需要的朋友可以參考下2016-04-04
基于scrapy實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)單蜘蛛采集程序
這篇文章主要介紹了基于scrapy實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)單蜘蛛采集程序,實(shí)例分析了scrapy實(shí)現(xiàn)采集程序的技巧,具有一定參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2015-04-04
這篇文章主要介紹了python打包生成so文件的實(shí)現(xiàn)，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-10-10
Python3轉(zhuǎn)換html到pdf的不同解決方案
今天小編就為大家分享一篇關(guān)于Python3轉(zhuǎn)換html到pdf的不同解決方案，小編覺(jué)得內(nèi)容挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，具有很好的參考價(jià)值，需要的朋友一起跟隨小編來(lái)看看吧2019-03-03
Python網(wǎng)絡(luò)編程之TCP套接字簡(jiǎn)單用法示例
這篇文章主要介紹了Python網(wǎng)絡(luò)編程之TCP套接字簡(jiǎn)單用法,結(jié)合實(shí)例形式分析了TCP套接字的功能及客戶端、服務(wù)器端具體實(shí)現(xiàn)方法,需要的朋友可以參考下2018-04-04
這篇文章主要給大家分享3個(gè)超有用的 Python 編程小技巧，文章都是一些再編程中很有用的小技巧，具有一定的參考價(jià)值,需要的朋友可以參考一下，希望對(duì)你有所幫助2021-12-12
這篇文章主要為大家介紹了python密碼學(xué)RSA密碼解密教程，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪2022-05-05
Python?ConfigParser庫(kù)輕松讀寫(xiě)INI文件實(shí)例探究
這篇文章主要為大家介紹了Python?ConfigParser庫(kù)輕松讀寫(xiě)INI文件實(shí)例探究,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪2024-01-01
Pandas中Series和DataFrame的索引實(shí)現(xiàn)
這篇文章主要介紹了Pandas中Series和DataFrame的索引實(shí)現(xiàn)，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2019-06-06