Otsu

Otsu及变种

Otsu基本上最简单的分割了，原理很简单，就是将像素分类，找到使类间方差最大的阈值。就和机器学习中聚类思想一致。

其变种就是多阈值处理，和基于局部的阈值。

过程总结如下：

代码如下：

int Otsu_local(Mat src)
{
    int hist[256] = { 0 };
    int IMGH = src.rows;
    int IMGW = src.cols;
    
    for (int i = 0; i < IMGH; i++)
    {
        for (int j = 0; j < IMGW; j++)
        {
            hist[int(src.at<uchar>(i,j))]++;
        }
    }
    float w0 ; 
    float w1 ;
    float u0 ;
    float u1 ;
    float maxvar = 0;
    int T;
    for (int k = 0; k < 256; k++)
    {
         w0 = 0;
         w1 = 0;
         u0 = 0;
         u1 = 0;
         for (int i = 0; i < k; i++)
         {
             w0 += hist[i];
             u0 += i*hist[i];
         }
         for (int j = k; j < 256; j++)
         {
             w1 += hist[j];
             u1 += j*hist[j];
         }

         w0 /= (IMGW*IMGH);
         w1 /= (IMGW*IMGH);
         u0 /= w0;
         u1 /= w1;
        
         float var = w0*w1*(u1 - u0)*(u1 - u0);
         if (var > maxvar){
             maxvar = var;
             T = k;
         }

    }
    return T;

}

使用opencv自带的算法做验证，结果一致

 int n=threshold(gray, temp, 0, 255, CV_THRESH_OTSU);