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photoshop中的解释：阈值”命令将灰度或彩色图像转换为高对比度的黑白图像。可以指定某个色阶作为阈值。所有比阈值亮的像素转换为白色；而所有比阈值暗的像素转换为黑色。“阈值”命令对确定图像的最亮和最暗区域很有用。
如果图像的像素等于阀值时怎么处理呢？
如果是普通图片，怎么处理都不怎么影响，可当图片是二值化之后的，会怎么样呢？传一张全白的怎么样呢？
这可能存在的隐形问题如果没考虑到，会有出乎意料的结果。
int otsuThreshold(int *data, int size)//buf里保存的是
{
int pixelCount[GrayScale];
float pixelPro[GrayScale];
int *pdata = data;
int i, j, pixelSum = size, threshold = 0;
for(i = 0; i < GrayScale; i++)
{
pixelCount[i] = 0;
pixelPro[i] = 0;
}
//统计灰度级中每个像素在整幅图像中的个数
for(j = 0;j < pixelSum;j++)
{
i = *pdata++;
pixelCount[i]++;
}
//计算每个像素在整幅图像中的比例
for(i = 0; i < GrayScale; i++)
{
pixelPro[i] = (float)pixelCount[i] / pixelSum;
}
//遍历灰度级[0,255]
float w0, w1, u0tmp, u1tmp, u0, u1, u,
deltaTmp, deltaMax = 0;
for(i = 0; i < GrayScale; i++)
{
w0 = w1 = u0tmp = u1tmp = u0 = u1 = u = deltaTmp = 0;
for(j = 0; j < GrayScale; j++)
{
if(j <= i) //背景部分
{
w0 += pixelPro[j];
u0tmp += j * pixelPro[j];
}
else //前景部分
{
w1 += pixelPro[j];
u1tmp += j * pixelPro[j];
}
}
u0 = u0tmp / w0;
u1 = u1tmp / w1;
u = u0tmp + u1tmp;
deltaTmp = w0 * pow((u0 - u), 2) + w1 * pow((u1 - u), 2);
if(deltaTmp > deltaMax)
{
deltaMax = deltaTmp;
threshold = i;
}
}
return threshold;
}
当一个图片背景大部分为白色时，而其图片特征轮廓可能是灰色和黑色分界，对着局部区域取阀值比较可取，如下：
/*-----------------------------------------/ 一个图片宽度固定，但仅对x, y区域的求阀值
x是从行头开始的宽，y是固定大小的height，
这个程序是对图像左半部x求阀值 -----------------------------------------*/ int otsuThreshold(int *data, int x, int y, int width) { int pixelCount[GrayScale]; float pixelPro[GrayScale]; int *pdata = data; int i, j, pixelSum = x*y, threshold = 0; for(i = 0; i < GrayScale; i++) { pixelCount[i] = 0; pixelPro[i] = 0; } //统计灰度级中每个像素在整幅图像中的个数 int n; for(i = 0; i < y; i++) { for(j = 0; j < x; j++) { n = *(pdata + i*width + j); pixelCount[n]++; } } //计算每个像素在整幅图像中的比例 for(i = 0; i < GrayScale; i++) { pixelPro[i] = (float)pixelCount[i] / pixelSum; } //遍历灰度级[0,255] float w0, w1, u0tmp, u1tmp, u0, u1, u, deltaTmp, deltaMax = 0; for(i = 0; i < GrayScale; i++) { w0 = w1 = u0tmp = u1tmp = u0 = u1 = u = deltaTmp = 0; for(j = 0; j < GrayScale; j++) { if(j <= i) //背景部分 { w0 += pixelPro[j]; u0tmp += j * pixelPro[j]; } else //前景部分 { w1 += pixelPro[j]; u1tmp += j * pixelPro[j]; } } u0 = u0tmp / w0; u1 = u1tmp / w1; u = u0tmp + u1tmp; deltaTmp = w0 * pow((u0 - u), 2) + w1 * pow((u1 - u), 2); if(deltaTmp > deltaMax) { deltaMax = deltaTmp; threshold = i; } } return threshold; }
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原文地址：http://www.cnblogs.com/chagmf/p/3805819.html
