Mahotas – Bernsen局部阈值

Mahotas是一个功能强大的计算机视觉库，提供各种图像处理和分析的工具。其中，Bernsen局部阈值算法是Mahotas库中一个重要的功能，用于图像二值化处理。

什么是局部阈值算法?

在图像处理领域，二值化是将灰度图像转化为二值图像的过程。而阈值是用于将灰度图像中的像素值划分为两个类别的一个界限值。全局阈值算法通常使用图像的整体统计信息来确定阈值，但这种方法在处理具有不均匀光照和背景的图像时效果不佳。局部阈值算法通过将图像划分为许多小区域，在每个区域内使用不同的阈值来适应不均匀的光照和背景，从而实现更好的二值化效果。

Mahotas – Bernsen局部阈值算法

Mahotas库中的Bernsen局部阈值算法是一种基于统计的局部阈值算法。该算法计算每个像素的阈值，使得该像素周围的局部区域内的像素值在该阈值上下浮动。具体而言，对于每个像素，算法会计算局部区域内像素的最大值和最小值，并取两者之间的中值作为该像素的阈值。

以下是使用Mahotas库进行Bernsen局部阈值二值化的示例代码段：

import mahotas as mh

# 读取图像
image = mh.imread('image.png')

# 应用Bernsen局部阈值算法
threshold = mh.bernsen(image, B=15, contrast_threshold=5)

# 二值化图像
binary = image > threshold

# 显示结果
mh.imshow(binary)

在上述代码中，我们首先使用mahotas.imread函数读取输入图像，并将其存储在image变量中。然后，我们使用mahotas.bernsen函数应用Bernsen局部阈值算法，其中B参数指定局部区域的大小，contrast_threshold参数指定对比度阈值。最后，我们使用>运算符将图像阈值化为二值图像，并使用mahotas.imshow函数显示结果。

总结

通过Mahotas库中的Bernsen局部阈值算法，我们可以在处理具有不均匀光照和背景的图像时获得更好的二值化效果。该算法将图像划分为多个局部区域，并为每个像素计算适应局部区域的阈值，从而提高二值化结果的准确性。希望以上介绍对于理解和应用Mahotas库中的Bernsen局部阈值算法有所帮助。