利用Python实现图像阈值化分割（迭代方法）

简介：
本文章介绍了一种基于Python编程语言的图像处理技术——采用迭代方法进行图像阈值化分割。通过自动调整阈值参数来精准地分离出目标区域，此方法尤其适用于光照条件变化大或背景复杂的图像场景中。文中不仅详细讲解了算法原理和实现步骤，并且提供了源代码供读者学习参考。 阈值化分割原理是通过对图像的灰度直方图进行数学统计分析来实现的。选择一个或多个阈值可以将像素划分为若干类别。通常情况下，当一幅图像由灰度差异显著的目标区域与背景组成时，并且目标区域内和背景内的像素灰度分布较为均匀一致，则该图像的灰度直方图会呈现出明显的双峰特性。 在这种情形下，我们可以选取位于这两个峰值之间的谷底对应的灰度值T作为分割阈值。然后将每个像素点与其对应的灰度阈值进行比较：如果某个像素点的灰度值大于这个选定的阈值T，则该像素被划分到一类；反之则划分为另一类。 经过这样的处理后，得到的新图像g(x,y)可以表示为： 其中f(x,y)代表原始输入图像，T是所确定的灰度阈值。