其實(shí)graythresh函數(shù)的問(wèn)題并不復(fù)雜，但是又很多的朋友都不太了解graythresh函數(shù)中文，因此呢，今天小編就來(lái)為大家分享graythresh函數(shù)的一些知識(shí)，希望可以幫助到大家，下面我們一起來(lái)看看這個(gè)問(wèn)題的分析吧！

文章目錄：

• 1、matlab怎么二值化
• 2、graythresh函數(shù)用法是什么?
• 3、graythresh程序示例
• 4、什么是類間方差?請(qǐng)?jiān)敿?xì)說(shuō)一說(shuō)

matlab怎么二值化

在MATLAB中進(jìn)行圖像二值化，可以使用`im2bw（）`函數(shù)。這個(gè)函數(shù)通過(guò)閾值（threshold）變換方法，將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像。二值圖像僅包含黑白兩種顏色，通常表現(xiàn)為純黑（0）和純白（255），但也可以是其他任意兩種顏色的組合。

matlab中，使用im2bw（）函數(shù)對(duì)進(jìn)行二值化。matlab中DIP箱函數(shù)im2bw使用閾值（threshold）變換法把灰度圖像（grayscale image）轉(zhuǎn)換成二值圖像。所謂二值圖像， 一般意義上是指只有純黑（0）、純白（255）兩種顏色的圖像。 當(dāng)然， 也可以是其他任意兩種顏色的組合。

在MATLAB中進(jìn)行圖像處理時(shí)，圖像的灰度化、輪廓檢測(cè)以及二值化是常見的步驟。首先，對(duì)于灰度圖像的獲取，你可以借助rgb2gray函數(shù)。這個(gè)函數(shù)采用標(biāo)準(zhǔn)的灰度轉(zhuǎn)換公式，將彩色圖像轉(zhuǎn)換成單一的灰度值表示，便于后續(xù)處理。接著，輪廓檢測(cè)是通過(guò)edge函數(shù)實(shí)現(xiàn)的。

雙峰法是本文關(guān)注的算法之一，其原理簡(jiǎn)潔明了。此方法假定圖像分為前景和背景兩部分，灰度直方圖上分別形成高峰。雙峰之間最低谷處即為圖像閾值所在。通過(guò)實(shí)現(xiàn)這一原理，以獲取理想圖像分析效果。

Python-opencv代碼示例，同樣利用opencv庫(kù)的threshold函數(shù)完成圖像二值化。Matlab代碼示例，借助Matlab自帶的imbinarize函數(shù)實(shí)現(xiàn)圖像二值化功能。在示例中，讀取灰度圖像名為test.jpg。C++與Python的實(shí)現(xiàn)中，threshold函數(shù)用于轉(zhuǎn)換圖像為二值圖像。Matlab中，imbinarize函數(shù)完成此任務(wù)。

graythresh函數(shù)用法是什么?

1、graythresh函數(shù)用法：使用最大類間方差法找到的一個(gè)合適的閾值（threshold）。在使用im2bw函數(shù)將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像時(shí)，需要設(shè)定一個(gè)閾值，這個(gè)函數(shù)可以幫助我們獲得一個(gè)合適的閾值。利用這個(gè)閾值通常比人為設(shè)定的閾值能更好地把一張灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像。

2、graythresh（image）函數(shù)輸入是一副圖像，在圖像的變化檢測(cè)方向就是輸入差異圖（兩幅圖像對(duì)應(yīng)位置做差或者做比，或者做對(duì)數(shù)比），輸出就是閾值。在這個(gè)函數(shù)中，是使用最大類間方差法找到的一個(gè)合適的閾值（threshold）。

3、graythresh函數(shù)是一種強(qiáng)大的圖像處理，其主要功能是通過(guò)最大類間方差法在灰度圖像中尋找一個(gè)理想的閾值，以便在將圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像時(shí)，提高轉(zhuǎn)換的準(zhǔn)確性和效果。這個(gè)閾值通常能更好地分離圖像中的背景和目標(biāo)，相較于手動(dòng)設(shè)定，它具有更高的自適應(yīng)性。

graythresh程序示例

首先，我們從cell.bmp圖像文件中讀取灰度圖像，將其顯示在subplot的（2，2，1）位置，標(biāo)題為原始圖像。接著，通過(guò)im2bw函數(shù)將圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，使用默認(rèn)閾值0.5，結(jié)果在subplot（2，2，2）中展示，標(biāo)題為使用默認(rèn)閾值0.5的二值圖像。

在這個(gè)函數(shù)中，是使用最大類間方差法找到的一個(gè)合適的閾值（threshold）。再利用im2bw（將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像）函數(shù)，將找到的閾值輸入，就可以把原圖變?yōu)橐粋€(gè)二值圖。

什么是類間方差?請(qǐng)?jiān)敿?xì)說(shuō)一說(shuō)

1、您說(shuō)的是不是最大類間方差？最大類間方差法是由日本學(xué)者大津（Nobuyuki Otsu）于1979年提出的，是一種自適應(yīng)的閾值確定的方法，又叫大津法，簡(jiǎn)稱OTSU。它是按圖像的灰度特性，將圖像分成背景和目標(biāo)2部分。

2、它的基本思想是，用一個(gè)閾值將圖像中的數(shù)據(jù)分為兩類，一類中圖像的像素點(diǎn)的灰度均小于這個(gè)閾值，另一類中的圖像的像素點(diǎn)的灰度均大于或者等于該閾值。

3、方差分析是20世紀(jì)20年代發(fā)展起來(lái)的一種統(tǒng)計(jì)方法，用于解釋試驗(yàn)數(shù)據(jù)，主要應(yīng)用于生物學(xué)、田間試驗(yàn)等，通過(guò)比較多個(gè)總體的均值，研究變量之間的關(guān)系。例如，研究不同年份學(xué)歷的薪資水平是否有差異。

4、OTSU算法，又被稱為最大類間方差法，由日本學(xué)者大津展之于1979年提出。該算法用于圖像二值分割時(shí)的自適應(yīng)閾值計(jì)算，根據(jù)圖像的灰度分布特性，將圖像分為背景和目標(biāo)兩部分。其原理基于使兩類之間的間類方差最大化，以最小化類別內(nèi)的差異。

5、簡(jiǎn)單的理解就是：方差分析同樣是有自變量和因變量 的，這里的自變量主要是以分類變量為主，舉個(gè)例子 假設(shè)要分析一個(gè)班級(jí)不同性別對(duì)學(xué)習(xí)的影響。

關(guān)于graythresh函數(shù)的內(nèi)容到此結(jié)束，希望對(duì)大家有所幫助。