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OTSU 大津算法的C++代码,是最为经典的二值化方法。有广发的应用性。
图像阈值分割是利用图像中灰度特性的差异，把图像分为目标和背景两类区域.阈值分割的基本流程是先确定阈值，然后根据阈值把图像分割归类.图像分割中，确定阈值是关键.
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OTSU最大类间方差法是由日本学者大津展之于1979年提出的，是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法，简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大，说
利用otsu二值化法检测图像气泡面积，并判断制品是否合格
压缩包包含了图片读取、算法计算、图像输出，下载后可以直接执行
MATLAB二值化图像，动态阀值选取方法。
二维Otsu，大津法（最大类间方差）阈值分割。Matlab2016a使用3×3邻域平均灰度作为直方图第二维，二维Otsu运算时间要比一维Otsu长。
3D Otsu Image Segmentation Algorithm
图像的二值化分割otsu最大类间方差法opencv写的，编译前请自行配置opencv1.0/2.x环境
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