对于直方图中有两个峰值的图像，大津方法得到的阈值近似为底部，如下图所示，代替了手动输入阈值。我正在写论文，但还是不明白阈值法是什么。谁能帮我解释一下阈值法是什么？聚类分析法：将图像中的像素点聚类为两类，然后根据聚类结果确定阈值。 GEE笔记】最大类间方差法（otsu，大津法）算法实现——个计算阈值和图像二值分割。

显然，设置固定阈值来分割全局像素是不合理的。如果这张图片的光照角度不好，一侧较亮，另一侧较暗，但我们要分割图片中的细节。仅使用固定阈值是非常困难的。可能会出现以下结果： 相比之下，高斯滤波器加大金阈值的方法效果最好，也是实际使用中最常用的。使用python opencv处理图像并将其二值化以找到分割阈值。

1、阈值法测时间

图像二值化就是二值图像。图像中只有两种颜色的信息，通常是黑色和白色。它是将普通图像二值化后得到的图像。阈值分割方法的基本原理是通过设置不同的特征阈值，将图像像素分为不同灰度级的目标区域和背景区域等几类。通过合理选择阈值方法和参数，结合适当的图像预处理和后处理操作，可以实现高质量的图像分割和目标提取，从而为互联网技术的应用提供更好的支持和服务。

2、阈值法参照表

阈值法是基于图像的直方图，通过对直方图进行各种分析来实现图像分割。阈值的精确选择以及与其他处理方法的结合可以进一步提高阈值分割算法的准确性和适用性。自动阈值方法以图像的灰度直方图为基础，以目标类与背景类之间的最大方差作为阈值选择标准，综合考虑像素邻域和图像整体灰度分布等特征关系，采用将灰度分类像素簇之间出现最大方差时的灰度值作为图像的整体分割阈值。

3、阈值法周期判断

为了解决这些问题，可以结合其他图像处理方法，例如自适应阈值分割。迭代法选择阈值：初始阈值选择图像的平均灰度T0，然后利用T0将图像的像素分为两部分，并计算每部分的平均灰度。小于T0的部分为TA，大于T0的部分为TB，求TA和TB的平均值T1，用T1代替T0作为新的全局阈值，重复上述过程，以此类推，直至Tk收敛。基于OTSU和三角阈值法的彩色图像分割（opencv-python）

当像素灰度值大于阈值时，将该像素归为目标类；反之，如果像素灰度值小于或等于阈值，则该像素被分类为背景类。 OpenCV与图像处理学习7 —— 传统图像分割阈值方法（固定阈值、自适应阈值、大津阈值） 13293.全局阈值方法对整个图像整体进行阈值分割；自适应阈值法根据图像的局部特征确定阈值，适用于光照不均匀的图像；多阈值方法可以对图像进行多阈值分割，适合多目标检测。等待现场。

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