我们想让这些物体（前景）和背景之间的区别更加明显，例如，使物体纯黑，背景全白。那么我们需要找到一个合适的阈值，使得图像上灰度值大于这个阈值的像素为255（白色），灰度值小于阈值的像素为0（黑色）。也就是说变成了下图：
如何确定这个阈值呢？ OTSU算法说我们可以找到按这个阈值分割的两幅图像中对应像素的类间方差。对于每个可能的阈值，我们计算并提取具有最大类间方差的像素值。这时这个值可以更好的分割图像。
算法流程：
对应的直方图如下：
关于高效图像分割方法：基于OTSU算法的阈值确定技巧，的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
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用户评论
哇，这个阈值分割算法听起来很厉害的样子！
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一直在学图像处理，听说这个OTSU算法挺经典的。
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不知道阈值分割在实际应用中会用到什么场景呢？
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学习一下这个原理，希望能提升我的图像分析能力。
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这篇文章介绍的是什么类型的图片分割呢？黑白的还是彩色图片？
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有没有什么例子可以更具体地解释OTSU算法的效果？
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阈值分割这种方法简单易懂吗？
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想知道OTSU算法的优缺点，以及与其他分割方法的比较。
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这个算法的核心是找到最优的阈值吗？
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学习完这些内容，可以尝试自己实现一个阈值分割程序呢？
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OTSU算法在医学影像分析中有哪些应用？
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阈值分割对图像质量有什么影响？
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有没有关于OTSU算法的中文资料更直观一些？
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这个算法的复杂度如何？适合用于大尺寸图片吗？
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对于噪声图像，OTSU算法的效果会受到影响吗？
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想知道OTSU算法的历史及发展历程。
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阈值分割在视频处理中有什么用武之地？
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这篇文章介绍的是最基础的OTSU算法，还有其他改进版本吗？
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学习完这个文章，我能自己判断图片是否适合使用阈值分割吗？
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Threshold Otsu algorithm is really interesting. I'll definitely look into it further.
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