Otsu分割

基于 Otsu 的双阈值算法，用起来还挺顺手的，尤其是你想搞点图像分割的时候。阈值自动算，效果也比较稳，不用你手动去调来调去。文件是个.fig图形格式，用 MATLAB 打开就行，图也清晰，调试起来方便。这个资源的思路也蛮清楚：先跑一次 Otsu 算一个初始阈值，再来个上下浮动，得到两个阈值，刚好适合做背景+前景+中间灰的那种分割场景。比单阈值更灵活一点。如果你也在研究类似的算法，像是贝叶斯、双峰直方图这些，那你可以顺手看看这些相关资源，思路蛮接近，换个角度也挺有意思的：【图像分割】基于贝叶斯算法阈值图像分割 MATLAB 代码图像分割：基于双峰直方图阈值的 MATLAB 实现基于 Otsu

这段代码介绍如何使用MATLAB进行彩色图像的Otsu分割。代码包含了滤波、分割、膨胀和腐蚀等基本操作，并提供了简单的函数说明。虽然效果一般，但适合初学者学习和自行改进。只需运行main.m文件即可完成操作，非常简单易懂。

最大类间方差法（Otsu法）是1979年由N.Otsu提出的一种动态阈值方法，其核心思想是利用图像的灰度直方图，在目标和背景的方差最大化基础上动态确定图像的分割阈值。利用Matlab对该方法进行了仿真实现。

使用Matlab实现Otsu算法进行老鼠检测的代码。该方法通过图像处理技术，自动确定图像的最佳阈值，以分割老鼠与背景。

利用 Otsu 方法通过最大化类间方差计算图像的全局阈值，将图像二值化处理。

聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法

功能简介 该C++库为图像分割任务提供高效的层次树分割算法。它基于以下论文的研究成果，并使用C++11标准进行开发： T. Liu, C. Jones, M. Seyedhosseini, T. Tasdizen. A modular hierarchical approach to 3D electron microscopy image segmentation. Journal of Neuroscience Methods, 226, pp. 88-102, 2014. T. Liu, E. Jurrus, M. Seyedhosseini, T. Tasdizen. Watersh

通过MRI图像识别脑肿瘤，首先去除无关部分，使用各向异性扩散过滤器去除噪声，再通过快速边界盒算法识别肿瘤边界，使用支持向量机对边界分类，提取出肿瘤。

otsu算法是一种用于自动确定图像阈值的方法，特别适用于具有双峰直方图（即具有两个明显不同区域的图像）。该算法通过分析图像的灰度直方图，找到最佳的阈值，以便有效地分割图像。

本项目基于 GK Siogkas 和 ES Dermatas 在 IEEE 智能交通系统交易中发表的论文“使用自动时空种子选择在不利条件下进行随机步行者单目道路检测” (DOI: 10.1109/TITS.2012.2223686) 实现了随机游走者道路检测算法。 Python 实现依赖: Python 3+ (在 Python 3.6 上测试) Miniconda / Python scikit-image (图像 I/O 和基本操作) NumPy (数组操作、索引和代码矢量化) Matplotlib (可视化) 关于该项目的创建和背后基本原理的评论，请参阅我在 LinkedIn 上