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Python skimage.filters.threshold_multiotsu用法及代码示例


用法:

skimage.filters.threshold_multiotsu(image=None, classes=3, nbins=256, *, hist=None)

按照 Otsu 的多类方法，生成第 1 类阈值来划分图像中的灰度级。

选择阈值以最大化阈值灰度级之间的成对方差的总和。有关详细信息，请参阅注释和[1]。

必须提供图像或历史记录。如果提供 hist，则忽略图像的实际直方图。

参数：

image：(N, M[, ..., P]) ndarray，可选

灰度输入图像。

classes：整数，可选

要阈值的类数，即结果区域的数量。

nbins：整数，可选

用于计算直方图的 bin 数量。对于整数数组，此值将被忽略。

hist：数组，或数组的 2 元组，可选

从中确定阈值的直方图，以及可选的相应 bin 中心强度数组。如果未提供 hist，此函数将根据图像计算它(见注释)。

返回：

thresh：数组

包含所需类的阈值的数组。

抛出：

ValueError

如果image 包含的灰度值少于所需的类数。

注意：

此实现依赖于复杂度为 的 Cython 函数，其中 是直方图 bin 的数量，而 是所需的类数量。

如果没有给出 hist，这个函数将使用skimage.exposure.histogram，其行为不同于np.histogram.虽然两者都允许，但使用前者以获得一致的行为。

输入图像必须是灰度的。

参考：

1

Liao, P-S., Chen, T-S. and Chung, P-C., “A fast algorithm for multilevel thresholding”, Journal of Information Science and Engineering 17 (5): 713-727, 2001. Available at: <https://ftp.iis.sinica.edu.tw/JISE/2001/200109_01.pdf> DOI:10.6688/JISE.2001.17.5.1

2

Tosa, Y., “Multi-Otsu Threshold”, a java plugin for ImageJ. Available at: <http://imagej.net/plugins/download/Multi_OtsuThreshold.java>

例子：

>>> from skimage.color import label2rgb
>>> from skimage import data
>>> image = data.camera()
>>> thresholds = threshold_multiotsu(image)
>>> regions = np.digitize(image, bins=thresholds)
>>> regions_colorized = label2rgb(regions)

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自scikit-image.org大神的英文原创作品 skimage.filters.threshold_multiotsu。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。