MATLAB |软件开发工具通过OTSU阈值更改背景像素的颜色

MATLAB也称为Matrix Laboratory，它是一个数值计算环境和一种用于编程语言的平台。它是由MathWorks设计和开发的。 MATLAB是一个框架，可让您执行矩阵处理，实现算法，绘制函数和数据，创建用户界面以及与使用不同编程语言(例如C，C++， Python， Java等)编写的程序进行接口。

OTSU阈值处理： OTSU阈值处理是一种分割算法，通过该算法，我们可以将图像分割为两个或两个以上的区域。该算法检查每个阈值是否可以最佳地分离两种像素。

通过OTSU阈值，我们可以分离前景像素和背景像素。

方法：

1. 读取的图像使用imread()函数和使用rgb2gray()函数将其转换为灰度图像。
2. 使用greythresh()函数将图像灰度化。
3. 检测图像的前景和背景像素。
4. 选择背景像素并将其上色为蓝色。

以下是上述方法的实现–

% read the rgb image.
I = imread('leena.png');  
  
% convert it to gray image using rgb2gray() function.  
Ig = rgb2gray(I);    
  
% apply inbuilt otsu thresholding and
% convert the image to binary image.       
T = graythresh(Ig);         
Tg = T*255;  
  
% detect foreground and background
% pixels of the binary image.               
m = Ig > Tg                   
figure, imshow(m)  
         
I1 = I(:, :, 1);              
I2 = I(:, :, 2);
I3 = I(:, :, 3);
I1(~m) = 0;
I2(~m) = 0;
  
% in background pixels, take the third 
% channel and color it blue.
I3(~m) = 255;                 
In=cat(3, I1, I2, I3);
figure, imshow(In);

输入图片：

输出：