otsu自适应阈值分割的算法描述和opencv实现,及其在肤色检测中的应用

 otsu算法选择使类间方差最大的灰度值为阈值，具有很好的效果
算法具体描述见otsu论文，或冈萨雷斯著名的数字图像处理那本书
这里给出程序流程：
1、计算直方图并归一化histogram
2、计算图像灰度均值avgValue.
3、计算直方图的零阶w[i]和一级矩u[i]
4、计算并找到最大的类间方差（between-class variance）
variance[i]=(avgValue*w[i]-u[i])*(avgValue*w[i]-u[i])/(w[i]*(1-w[i]))
对应此最大方差的灰度值即为要找的阈值
5、用找到的阈值二值化图像

我在代码中做了一些优化，所以算法描述的某些地方跟程序并不一致

 

otsu代码，先找阈值，继而二值化

// implementation of otsu algorithm // author: onezeros(@yahoo.cn) // reference: Rafael C. Gonzalez. Digital Image Processing Using MATLAB void cvThresholdOtsu(IplImage* src, IplImage* dst) { int height=src->height; int width=src->width; //histogram float histogram[256]={0}; for(int i=0;iimageData+src->widthStep*i; for(int j=0;jmaxVariance) { maxVariance=variance; threshold=i; } } cvThreshold(src,dst,threshold,255,CV_THRESH_BINARY); }

 

更多情况下我们并不需要对每一帧都是用otsu寻找阈值，于是可以先找到阈值，然后用找到的阈值处理后面的图像。下面这个函数重载了上面的，返回值就是阈值。只做了一点改变

// implementation of otsu algorithm // author: onezeros(@yahoo.cn) // reference: Rafael C. Gonzalez. Digital Image Processing Using MATLAB int cvThresholdOtsu(IplImage* src) { int height=src->height; int width=src->width; //histogram float histogram[256]={0}; for(int i=0;iimageData+src->widthStep*i; for(int j=0;jmaxVariance) { maxVariance=variance; threshold=i; } } return threshold; }

 

我在手的自动检测中使用这个方法，效果很好。

下面是使用上述两个函数的简单的主程序，可以试运行一下，如果处理视频，要保证第一帧时，手要在图像中。

 #include #include #include #pragma comment(lib,"cv210d.lib") #pragma comment(lib,"cxcore210d.lib") #pragma comment(lib,"highgui210d.lib") #include using namespace std; int main(int argc, char** argv) { #ifdef VIDEO //video process CvCapture* capture=cvCreateCameraCapture(-1); if (!capture){ cout<<"failed to open camera"<=2?argv[1]:"cr.jpg"); IplImage* img=cvLoadImage(filename,CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); cvThresholdOtsu(img,img); cvShowImage( "src", img ); char buf[256]; sprintf_s(buf,256,"%s.otsu.jpg",filename); cvSaveImage(buf,img); cvErode(img,img); cvDilate(img,img); cvShowImage( "dst", img ); sprintf_s(buf,256,"%s.otsu.processed.jpg",filename); cvSaveImage(buf,img); cvWaitKey(0); #endif return 0; }

 

 

效果图：

1、肤色cb分量

 

2、otsu自适应阈值分割效果

 

3、开运算后效果