统计分割教程

统计分割是计算机视觉领域的一种图像分割技术，它通过分析图像的像素统计特性来进行分割。以下是一些关于统计分割的基础知识和应用。

基础概念

• 像素强度分布：统计分割通常基于图像的像素强度分布来进行。
• 阈值分割：通过设置阈值将图像分割为前景和背景。

应用场景

• 医学图像分析：用于分割医学图像中的组织结构。
• 遥感图像处理：用于分割遥感图像中的不同地物。

工具和库

• OpenCV：提供了多种图像处理和分割功能。
• MATLAB：拥有强大的图像处理工具箱。

示例代码

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用自适应阈值分割
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Thresholded Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

扩展阅读

想了解更多关于统计分割的知识？可以阅读以下教程：

• OpenCV 统计分割教程

统计分割示例