如何使用Python OpenCV在图像上执行Otsu二值化？

在计算机视觉中，图像二值化是将图像像素的灰度级别转换为黑色和白色的过程。Otsu二值化算法是一种自适应二值化方法，能够快速地将一张图像转换为二进制图像。本文将介绍如何使用Python OpenCV库在图像上执行Otsu二值化。

什么是Otsu二值化算法？

当我们需要将一张彩色图像转换为二进制图像时，我们需要对每个像素进行阈值处理，并将其转换为0或者255。Otsu二值化算法是指根据像素的灰度级将图像分成两个类别。该算法在不知道分离阈值的情况下自动计算分离阈值，使图像处理的效果更好。这种技术非常常用于文档、身份证等二值化图像处理。

Otsu二值化算法的原理

Otsu二值化算法的核心思想就是寻找分割后两类像素的方差值。

具体地说，Otsu二值化算法的计算过程如下：

统计图像中各个灰度级的像素数目，计算出归一化直方图。
计算出所有可能的分割阈值t=1,2,3…L-1，其中L是图像灰度级别。
统计阈值t将图像分成两部分时两部分的像素点数分别是n0(t),n1(t)，像素的平均灰度是m0(t),m1(t)。
计算出阈值t对应的类内方差w0(t),w1(t)，以及类间方差sigma(t）。
根据最大化类间方差sigma(t)获取最优的分割阈值。

使用Python OpenCV进行Otsu二值化

Python OpenCV提供了简单易用的函数cv2.threshold()来实现Otsu二值化。以下是预处理图像的最常用的一段代码：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读入灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 进行Otsu二值化
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

# 显示图像
plt.subplot(1,2,1), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(1,2,2), plt.imshow(thresh, cmap='gray')
plt.title('Otsu Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

以上代码中，cv2.threshold()函数中的第三个参数是阈值，当使用cv2.THRESH_OTSU时，阈值可以通过Otsu算法自动计算。返回的两个参数中，ret是阈值，thresh是图像的二值化结果。

结论

Otsu二值化算法是一种自适应二值化方法，通过寻找分割后两类像素的方差值来计算分割阈值，可以快速将彩色图像转换为二进制图像。Python OpenCV提供了方便易用的函数cv2.threshold()来实现Otsu二值化。这使得Otsu二值化更加便捷，快速地应用于目标检测，文字检测以及OCR等应用场景。