Rocky的部落格

Otsu的方法是一種自動確定閾值的技術，它基於圖像的直方圖來計算。Otsu的方法會找到一個閾值，使得前景和背景的方差最大化。

以下是使用Otsu的方法進行圖像閾值分割的範例代碼及結果：

# Apply Otsu's thresholding
_, otsu_thresh_img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# Display the original and Otsu's thresholded images
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

ax[0].imshow(img, cmap='gray')
ax[0].set_title('Original Image')
ax[0].axis('off')

ax[1].imshow(otsu_thresh_img, cmap='gray')
ax[1].set_title('Otsu\'s Thresholded Image')
ax[1].axis('off')

plt.tight_layout()
plt.show()
上面的圖像展示了原始圖像和使用Otsu's方法進行二值化後的結果。Otsu的方法自動選擇了一個閾值，使得前景和背景的方差最大化。這種方法特別適用於圖像具有明確的前景和背景分離時。從結果中，您可以看到Otsu's方法為圖像選擇了一個適當的閾值，進行了良好的二值化。