阈值化分割（一）双峰法-附Python实现

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阈值化分割（一）双峰法

一、双峰法介绍

  直方图双峰法（2-Mode method），如下图所示，即如果图像灰度直方图呈明显的双峰状，则选取双峰间的最低谷出作为图像分割的阈值所在。即下图中，以Zt为阈值进行二值化分割，可以将目标和背景分割开。

  但当图像的直方图出现波峰间的波谷平坦、各区域直方图的波形重叠等情况时，用双峰法就很找到合适的阈值。

二、python源码

下面给出python源代码。

#coding:utf-8
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

image = cv2.imread("E:/python/cv/2ModeMethod/test.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plt.subplot(131), plt.imshow(image, "gray")
plt.title("source image"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(132), plt.hist(image.ravel(), 256)
plt.title("Histogram"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
ret1, th1 = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
plt.subplot(133), plt.imshow(th1, "gray")
plt.title("2-Mode Method"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

  这里为了方便，之间选取127作为分隔阈值，网上能找到一些自动选择阈值的算法，后面也会介绍一些算法，大家感兴趣可以自行查找。结果如下所示：