python中使用mahotas包函数实现图像阈值处理

阈值处理是将图像按照特定的一个值将图像分为1/0两个值。

mahotas使用两种方式，一种是传统的otsu方式，另外一种是Rildley-Calavard当时

import mahotas as mh
image=mh.imread(‘image/building05.jpg‘)
#image=image-image.mean()
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
image=mh.colors.rgb2gray(image,dtype=np.uint8)
plt.gray()
thresh=mh.thresholding.otsu(image)
plt.subplot(121)
plt.imshow(image>thresh)
plt.subplot(122)
thresh=mh.thresholding.rc(image)
plt.imshow(image>thresh)
plt.show()

原始图像

结果为：

针对当前图像，rc的效果要好。而实际上，很难区分到底哪种好或者坏。好坏是跟当前的图像相关的。

参考资料：

机器学习系统设计，P156-159

python中使用mahotas包函数实现图像阈值处理

原文：http://blog.csdn.net/superdont/article/details/46350427