【图像处理】图像二值化的Otsu技术（python）

1、给出一幅图片。

2、读取灰度图：

img=cv2.imread('0.png',0)

3、对灰度图进行二值化处理：

ret, th = cv2.threshold(img, 100,255, cv2.THRESH_BINARY)

用的方法是cv2.THRESH_BINARY，阈值是100。

4、看一下上面方法之下，阈值从0增加到255的动画效果。

5、如果加上Otsu方法，看看效果。

ret, th = cv2.threshold(img,0,255, 

cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

这里面，我们没有规定阈值，但是Otsu方法可以按照既定的算法，求出阈值。

这个状态必定在上面动态图里面出现过。换言之，Otsu方法求出的阈值，是一个固定的数字。

6、如果对原图进行局部二值化，且使用上Otsu，会不会更好一些呢？

for i in range(10):

    for j in range(10):

        ret, th = cv2.threshold(img[0+int(u/10)*i:0+int(u/10)*(i+1),

                  0+int(v/10)*j:0+int(v/10)*(j+1)],

                  0,255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

        pic[0+int(u/10)*i:0+int(u/10)*(i+1),0+int(v/10)*j:0+int(v/10)*(j+1)]=th

结果不算如意。

7、按照步骤五的结果抠图。

pic=cv2.imread('0.png')

for i in range(u):

    for j in range(v):

        if th[i,j]==0:

            pic[i,j]=pic[i,j]*0