智能车大津法图像二值化
时间: 2025-04-16 21:19:32 浏览: 52
### 使用大津法在智能车项目中实现图像二值化
#### 一、理解大津法原理
大津法基于最大类间方差的原则,适用于图像灰度直方图呈现双峰的情况。该方法能够自动计算最优阈值,从而将图像分为前景和背景两个部分[^2]。
对于智能车而言,在比赛场景下摄像头捕捉到的画面主要由白色赛道线与深色地面构成,这正好满足了大津法的应用前提条件之一即存在明显的黑白对比区域,因此非常适合用于此类场合下的车道检测任务。
#### 二、Python 实现大津法并应用于智能车图像预处理
下面给出一段利用 OpenCV 库中的 `cv2.threshold` 函数配合参数设置为 OTSU 的方式来完成上述操作的具体 Python 代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def otsu_thresholding(image_path):
# 加载图片并转换成灰度模式
img = cv2.imread(image_path,0)
# 对图像进行高斯模糊减少噪声影响
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
# 使用OTSU算法获取最佳阈值
ret3,th3 = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
return th3,ret3
if __name__ == "__main__":
binary_img,optimal_thresh = otsu_thresholding('race_track.jpg')
print(f'Optimal threshold value is {optimal_thresh}')
# 显示结果
cv2.imshow("Binary Image",binary_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
此段程序首先读取输入的彩色或单通道图像文件,并将其转化为8位无符号整型格式;接着通过调用OpenCV库内的GaussianBlur函数执行简单的平滑滤波以降低随机噪点干扰;最后运用内置的threshold功能结合THRESH_OTSU标志符求得全局最优分离界限并将原图映射至仅有黑白色的简化版本上显示出来。
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