阈值法公式，阈值法提取植被

OpenCV中，大津阈值法只是在固定阈值法的函数cv2.threshold的阈值方法类型参数后面添加cv2.THRESH_OTSU，而忽略参数2thresh（设置多少无所谓，一般使用0 ），例如： 但是，它的缺点也很明显。对于复杂图像或受光照、噪声等因素影响较大的图像，固定阈值分割方法并不理想。 【图像处理】图像分割——全局定值阈值分割、局部阈值分割、Otsu大津自适应阈值分割。

分水岭分割方法是一种基于拓扑理论的数学形态学分割方法。其基本思想是将图像视为地质拓扑地貌。图像中每个像素的灰度值代表该点的高度。局部极小值及其影响区域称为流域，流域的边界形成分水岭。固定阈值分割法是一种简单的图像分割方法。它将图像中的像素分为两类，一类是大于或等于某个阈值的像素，一类是小于该阈值的像素。

1、阈值法的阈值如何确定

阈值分割阈值分割方法是一种传统的图像分割方法。它因其实现简单、计算量小、性能相对稳定而成为图像分割中最基本、应用最广泛的分割技术。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。前面的笔记介绍了OpenCV的一些基本图像处理。稍后我们将学习使用OpenCV的传统图像分割方法。本次笔记的内容是图像分割的阈值方法。根据阈值Tk将图像分割为前景和背景，分别得到两者的平均灰度值Zo和Zb。

2、阈值法和区域生长法之间的异同

maxval：当类型参数设置为THRESH_BINARY时，表示像素值大于阈值时设置的值，或者当设置为THRESH_BINARY_INV时，表示像素值小于阈值时设置的值。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。使用python opencv处理图像并将其二值化以找到分割阈值。

3、阈值法是分水岭算法吗

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： 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） 13220。阈值方法的基本原理是首先确定一个阈值，然后将所有像素划分为根据灰度值与阈值的关系分为两类。

直方图阈值：当分割图像的灰度直方图中出现两个明显且清晰的峰值时，可以使用该方法获得更好的分割精度。迭代阈值法是阈值图像分割中比较有效的方法。它采用迭代的方法寻找最佳读数值进行分割，具有一定的适应性。