在MATLAB中，可以使用以下代码来实现图像的大津法二值化：
% 读取图像image = imread('your_image.jpg'); % 替换成你自己的图像路径% 将彩色图像转为灰度图像grayImage = rgb2gray(image);% 计算直方图histogram = imhist(grayImage);% 获取图像总像素数和灰度级数量totalPixels = numel(grayImage);numGrayLevels = 256;% 初始化最佳阈值和最大类间方差bestThreshold = 0;maxVariance = 0;% 遍历所有可能的阈值，计算类间方差并更新最佳阈值和最大类间方差for threshold = 1 : numGrayLevels-1% 计算类别1和类别2的概率和均值w1 = sum(histogram(1:threshold)) / totalPixels;w2 = sum(histogram(threshold+1:end)) / totalPixels;u1 = dot((0:threshold-1), histogram(1:threshold)) / (w1 * totalPixels);u2 = dot((threshold:numGrayLevels-1), histogram(threshold+1:end)) / (w2 * totalPixels);% 计算类间方差并更新最佳阈值和最大类间方差varianceBetweenClasses = w1 * w2 * (u1 - u2)^2;if varianceBetweenClasses > maxVariancemaxVariance = varianceBetweenClasses;bestThreshold = threshold;endend% 对图像进行二值化处理binaryImage = imbinarize(grayImage, bestThreshold/255);% 显示原始图像和二值化结果subplot(1, 2, 1), imshow(grayImage), title('Original Image');subplot(1, 2, 2), imshow(binaryImage), title('Otsu Thresholding');
请确保将 your_image.jpg 替换为你自己的图像路径。运行代码后，会显示原始图像和经过大津法二值化后的结果。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
