Python+OpenCV教程番外篇4：Otsu阈值法

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原文：Python+OpenCV教程番外篇4：Otsu阈值法

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大部分图像处理任务都需要先二值化操作，所以阈值的选取很关键，Otsu阈值法会自动计算阈值。

Otsu阈值法（日本人提出的，也可以叫大津算法）会自动计算阈值，它适用于双峰图片，啥意思呢？

什么是双峰图片？

双峰图片就是指图片的灰度直方图上有两个峰值，直方图就是每个值（0~255）的像素点个数统计，如黑色点0有多少个等等，后面会详细介绍。

Otsu算法假设这副图片由前景色和背景色组成，通过统计学方法（最大类间方差）选取一个阈值，将前景和背景尽可能分开，算法详解：Otsu's Method(wikipedia)

代码示例

下面这段代码对比了使用固定阈值和Otsu阈值后的不同结果：

另外，对含噪点的图像，先进行滤波操作效果会更好。

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('noisy.jpg', 0)

# 固定阈值法
ret1, th1 = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# Otsu阈值法
ret2, th2 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 先进行高斯滤波，再使用Otsu阈值法
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
ret3, th3 = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

下面我们用Matplotlib把原图、直方图和阈值图都显示出来：

images = [img, 0, th1, img, 0, th2, blur, 0, th3]
titles = ['Original', 'Histogram', 'Global(v=100)',
          'Original', 'Histogram', "Otsu's",
          'Gaussian filtered Image', 'Histogram', "Otsu's"]

for i in range(3):
    # 绘制原图
    plt.subplot(3, 3, i * 3 + 1)
    plt.imshow(images[i * 3], 'gray')
    plt.title(titles[i * 3], fontsize=8)
    plt.xticks([]), plt.yticks([])

    # 绘制直方图plt.hist，ravel函数将数组降成一维
    plt.subplot(3, 3, i * 3 + 2)
    plt.hist(images[i * 3].ravel(), 256)
    plt.title(titles[i * 3 + 1], fontsize=8)
    plt.xticks([]), plt.yticks([])

    # 绘制阈值图
    plt.subplot(3, 3, i * 3 + 3)
    plt.imshow(images[i * 3 + 2], 'gray')
    plt.title(titles[i * 3 + 2], fontsize=8)
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

固定阈值 vs Otsu阈值

可以看到，Otsu阈值明显由于固定阈值，省去了不断尝试阈值判断效果好坏的过程。其中，绘制直方图时，使用了numpy中的ravel()函数，它会将原矩阵压缩成一维数组，便于画直方图。

引用

• 本节源码
• numpy.ravel
• Otsu's Method
• Image Thresholding