Otsu
thresh_otsu = threshold_otsu(gray_image)
binary_otsu = gray_image > thresh_otsu
binary_otsu = img_as_ubyte(binary_otsu)
Niblack
thresh_niblack = threshold_niblack(gray_image, window_size=25, k=0.8)
binary_niblack = gray_image > thresh_niblack
binary_niblack = img_as_ubyte(binary_niblack)
Sauvola
thresh_sauvola = threshold_sauvola(gray_image, window_size=25)
binary_sauvola = gray_image > thresh_sauvola
binary_sauvola = img_as_ubyte(binary_sauvola)
triangle
thresh_triangle = threshold_triangle(gray_image)
binary_triangle = gray_image > thresh_triangle
binary_triangle = img_as_ubyte(binary_triangle)
程序输出如下图所示：
如上图所示，当图像不均匀时，局部阈值方法可以提供更好的结果。因此，可以将这些局部阈值方法应用于文本识别。
最后，我们了解一个更加有趣的阈值算法—— Multi-Otsu 阈值技术，其可用于将输入图像的像素分为多个不同的类别，每个类别根据图像内灰度的强度计算获得。
Multi-Otsu 根据所需类别的数量计算多个阈值，默认类数为3，此时将获得三个类别，算法返回两个阈值，由直方图中的红线表示。
import matplotlib
import numpy as np
import cv2
from skimage import data
from skimage.filters import threshold_multiotsu
image = cv2.imread(‘8.png’)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
使用默认值调用 threshold_multiotsu()
thresholds = threshold_multiotsu(image)
regions = np.digitize(image, bins=thresholds)
def show_img_with_matplotlib(img, title, pos, cmap):
ax = plt.subplot(1, 3, pos)
plt.imshow(img, cmap=cmap)
plt.title(title, fontsize=8)
plt.axis(‘off’)
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(10, 3.5))
绘制灰度图像
show_img_with_matplotlib(image, ‘Original’, 1, cmap=‘gray’)
可视化直方图
ax[1].hist(image.ravel(), bins=255)
ax[1].set_title(‘Histogram’)
for thresh in thresholds:
ax[1].axvline(thresh, color=‘r’)
可视化 Multi Otsu 结果
show_img_with_matplotlib(regions, ‘Multi-Otsu result’, 3, cmap=‘jet’)
plt.subplots_adjust()
plt.show()
可以通过修改 threshold_multiotsu 的 classes 参数来改变类别数，以观察不同效果：
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
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