引言

圖像閾值分割是一種廣泛應用的分割技術，利用圖像中要提取的目標區(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的兩類區(qū)域(目標區(qū)域和背景區(qū)域)的組合，選取一個比較合理的閾值，以確定圖像中每個像素點應該屬于目標區(qū)域還是背景區(qū)域，從而產(chǎn)生相應的二值圖像。

在skimage庫中，閾值分割的功能是放在filters模塊中。

我們可以手動指定一個閾值，從而來實現(xiàn)分割。也可以讓系統(tǒng)自動生成一個閾值，下面幾種方法就是用來自動生成閾值。

1、threshold_otsu

基于Otsu的閾值分割方法，函數(shù)調用格式：

skimage.filters.threshold_otsu(image, nbins=256)

參數(shù)image是指灰度圖像，返回一個閾值。

from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
image = data.camera()
thresh = filters.threshold_otsu(image)   #返回一個閾值
dst =(image <= thresh)*1.0   #根據(jù)閾值進行分割
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

調用函數(shù)為：

skimage.filters.threshold_adaptive(image, block_size, method='gaussian'）

block_size: 塊大小，指當前像素的相鄰區(qū)域大小，一般是奇數(shù)（如3，5，7。。。）

method: 用來確定自適應閾值的方法，有'mean', 'generic', 'gaussian' 和 'median'。

省略時默認為gaussian

該函數(shù)直接訪問一個閾值后的圖像，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閾值分割示例的詳細內(nèi)容，更多關于python數(shù)字圖像自動閾值分割的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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