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OTSU 算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。下面的代码最早由 Ryan Dibble提供，此后经过多人Joerg.Schulenburg, R.Z.Liu 等修改，补正。
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otsu.rar
OTSU 算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。算法对输入的灰度图像的直方图进行分析，将直方图分成两个部分，使得两部分之间的距离最大。划分点就是求得的阈值。
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计算有效区域内的OTSU值:
通过标记图像,求取原图像中被标记的区域的OTSU阈值
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一种改进的基于Otsu理论的图像分割方法，从算法运行速度和分割效果两方面对最大类间方差法进行改进
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用C++实现的OTSU大津阈值分割方法，使用的是图像的全局阈值
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Compute a segmented image (Iseg) containing n classes by means of Otsu s n-thresholding method (Otsu N, A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms, IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 9:62-66 1979).
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在目标和背景的尺寸比例很接近时,应用otsu算法分割效果才比较好,因此对目标进行开窗分割很有意义.也就说在一定窗口大小内对目标进行otsu分割,窗口之外的图像可以不变或者赋为0 程序中分别给出了算法.
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