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文件名称：使用 Otsu 阈值进行图像分割：OTSU(I,N) 通过 Otsu 的 N 阈值方法将图像 I 分割为 N 类。-matlab开发
文件大小：3KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-30 22:41:06
matlab
IDX = OTSU(I,N) 通过 Otsu 的 N 阈值方法将图像 I 分割为 N 类。 OTSU 返回一个数组 IDX，其中包含每个点的集群索引（从 1 到 N）。 IDX = OTSU(I) 使用两个类（N=2，默认值）。 [IDX,sep] = OTSU(I,N) 还返回范围 [0 1] 内的可分离性标准的值 (sep)。 仅当数据少于 N 值时才能获得零，而只有 N 值数组才能获得一（最佳值）。
如果 I 是 RGB 图像，则首先在三个 R、G、B 通道上执行 Karhunen-Loeve 变换。 然后对包含大部分能量的图像组件进行分割。 例子： --------- 加载小丑子图（221） X = ind2gray(X,map); 显示(X) 标题（'原始'，'字体重量'，'粗体'） 对于n = 2：4 IDX = otsu(X,n); 子图（2,2,n） imagesc(
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