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Python skimage.filters.threshold_multiotsu用法及代碼示例

用法:

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

按照 Otsu 的多類方法，生成第 1 類閾值來劃分圖像中的灰度級。

選擇閾值以最大化閾值灰度級之間的成對方差的總和。有關詳細信息，請參閱注釋和[1]。

必須提供圖像或曆史記錄。如果提供 hist，則忽略圖像的實際直方圖。

參數：

image：(N, M[, ..., P]) ndarray，可選

灰度輸入圖像。

classes：整數，可選

要閾值的類數，即結果區域的數量。

nbins：整數，可選

用於計算直方圖的 bin 數量。對於整數數組，此值將被忽略。

hist：數組，或數組的 2 元組，可選

從中確定閾值的直方圖，以及可選的相應 bin 中心強度數組。如果未提供 hist，此函數將根據圖像計算它(見注釋)。

返回：

thresh：數組

包含所需類的閾值的數組。

拋出：

ValueError

如果image 包含的灰度值少於所需的類數。

注意：

此實現依賴於複雜度為 的 Cython 函數，其中 是直方圖 bin 的數量，而 是所需的類數量。

如果沒有給出 hist，這個函數將使用skimage.exposure.histogram，其行為不同於np.histogram.雖然兩者都允許，但使用前者以獲得一致的行為。

輸入圖像必須是灰度的。

參考：

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)

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自scikit-image.org大神的英文原創作品 skimage.filters.threshold_multiotsu。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。