大津法加速

偏执的太偏执、 2023-08-17 15:27 81阅读 0赞

int Otsu2_accel(cv::Mat _src, int _width, int _height)
    {
    	int pixelCount[256] = { 0 };
    	float pixelPro[256] = { 0 };
    
    	// 统计灰度级中每个像素在整幅图像中的个数
    	for (int y = 0; y < _height; y++)
    	{
    		int offset = y * _width;
    		const unsigned  char* src = _src.data + _src.step * y;
    		for (int x = 0; x < _width; x++)
    		{
    			int value = src[x];
    			CUTOFF(value, 0, 255);
    			pixelCount[value]++;
    		}
    
    	}
    	float sum_u = 0;
    	// 计算每个像素在整幅图像中的比例
    	for (int i = 0; i < 256; i++)
    	{
    		pixelPro[i] = (float)pixelCount[i] / (float)(_width * _height);
    		sum_u = sum_u + pixelPro[i] * i;
    	}
    	// 经典ostu算法，得到前景和背景的分割
    	// 遍历灰度级[0, 255]，计算出方差最大的灰度值，为最佳阈值
    	float deltaMax = 0.0f;
    	int threshold = 0;
    	float w0 = 0.0f;
    	float u0tmp = 0.0f;
    	float w1 = 0.0f;
    	float u1tmp = 0.0f;
    	for (int i = 0; i < 256; i++)
    	{
    		// 背景部分
    		// 以i为阈值分类，第一类总的概率
    		w0 += pixelPro[i];
    		u0tmp += i * pixelPro[i];
    		
    		//float u0 = u0tmp / w0;		// 第一类的平均灰度
    		//float u1 = u1tmp / w1;		// 第二类的平均灰度
    		//float u = u0tmp + u1tmp;	// 整幅图像的平均灰度
    		//计算类间方差
    		float deltaTmp = (w0*sum_u-u0tmp)*(w0*sum_u - u0tmp)*1.0/(w0*(1-w0));
    		//找出最大类间方差以及对应的阈值
    		if (i == 255)
    		{
    			printf("aaa");
    		}
    		if (deltaTmp > deltaMax)
    		{
    			deltaMax = deltaTmp;
    			threshold = i;
    		}
    	}
    	return threshold;
    }

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