阈值法提取水体，阈值法标准化

GEE笔记】最大类间方差法（otsu，大津法）算法实现——个计算阈值和图像二值分割。分水岭分割方法是一种基于拓扑理论的数学形态学分割方法。其基本思想是将图像视为地质拓扑地貌。图像中每个像素的灰度值代表该点的高度。局部极小值及其影响区域称为流域，流域的边界形成分水岭。阈值法是一种常用的图像分割方法。它根据像素的灰度值对像素进行分类，将图像中的像素分为两类：目标和背景。

可见效果还是很好的。相比之下，高斯方法的自适应阈值可以取得更好的效果，并且噪声更少。 OpenCV提供了函数**cv.threshold**对图像进行阈值处理，将灰度图像转换为二值图像。图像完全由0和255像素组成，呈现出只有黑白的视觉效果。根据灰度值和灰度值的界限将图像划分为多个区域或提取图像中的目标对象是最基本的阈值处理方法。

1、阈值法参照表

为了解决这些问题，可以结合其他图像处理方法，例如自适应阈值分割。根据最大方差确定阈值不需要设置其他参数。它是一种自动选择阈值的方法。它不仅适用于两个区域的单阈值选择，还可以扩展到多个区域的多阈值选择。从L个灰度级遍历t，使得当t为一定值时，前景和背景的差异最大，那么这个t值就是我们需要的阈值。阈值法。很多人不知道阈值法的介绍。现在我们就来看看吧！

2、阈值法洪水淹没面积提取原理

注意：除了前两种方法是二值化图像外，后三种方法都不是，因为它们保留了部分原始像素值。使用python opencv处理图像并将其二值化以找到分割阈值。如果某个像素点的灰度值大于阈值，则认为该像素点属于目标区域；反之，如果像素的灰度值小于阈值，则认为该像素是背景区域的一部分。阈值法的基本原理是首先确定一个阈值，然后根据像素灰度值与阈值的关系将所有像素分为两类。

3、阈值法和区域生长法之间的异同

阈值法的字面意思可以理解为划出一个边界，进行判断，将其分为两个结果。比如晚上定个闹钟，10:30之后睡觉。不睡觉就会秃头。阈值法是基于图像的直方图，通过对直方图进行各种分析来实现图像分割。迭代法原理：迭代选择法是先猜测一个初始阈值，然后通过对图像的多次计算来提高阈值的过程。

4、阈值法是分水岭算法吗

maxval：当类型参数设置为THRESH_BINARY时，表示像素值大于阈值时设置的值，或者当设置为THRESH_BINARY_INV时，表示像素值小于阈值时设置的值。

在Otsu算法OTSU中，使用全局均值来寻找最优全局阈值。然而，在图像光照不均匀的场景中，很容易将边缘稍微模糊的目标图像视为背景。为了避免这种情况，我们可以考虑更详细的局部自适应阈值，它根据图像不同区域的亮度不断计算和更新局部阈值，同时不断刷新局部图像。