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使用 Otsu 阈值进行图像分割:OTSU(I,N) 通过 Otsu 的 N 阈值方法将图像 I 分割为 N 类。-matlab开发
使用 Otsu 阈值进行图像分割:OTSU(I,N) 通过 Otsu 的 N 阈值方法将图像 I 分割为 N 类。-matlab开发
上传者:
38685882
|
上传时间: 2021-08-17 15:31:25
|
文件大小: 3KB
|
文件类型: ZIP
matlab
IDX = OTSU(I,N) 通过 Otsu 的 N 阈值方法将图像 I 分割为 N 类。 OTSU 返回一个数组 IDX,其中包含每个点的集群索引(从 1 到 N)。 IDX = OTSU(I) 使用两个类(N=2,默认值)。 [IDX,sep] = OTSU(I,N) 还返回范围 [0 1] 内的可分离性标准的值 (sep)。 仅当数据少于 N 值时才能获得零,而只有 N 值数组才能获得一(最佳值)。 如果 I 是 RGB 图像,则首先在三个 R、G、B 通道上执行 Karhunen-Loeve 变换。 然后对包含大部分能量的图像组件进行分割。 例子: --------- 加载小丑子图(221) X = ind2gray(X,map); 显示(X) 标题('原始','字体重量','粗体') 对于n = 2:4 IDX = otsu(X,n); 子图(2,2,n) imagesc(
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