基于Python的图像阈值化分割(迭代法)

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#读入图片并转化为矩阵
img = plt.imread('2.jpg')
im = np.array(img)

# 矩阵大小
l = len(im)
w = len(im[0])

#求初始阈值
zmin = np.min(im)
zmax = np.max(im)
t0 = int((zmin+zmax)/2)

#初始化相关变量初始化
t1=0
res1=0
res2=0
s1=0
s2=0

#迭代法计算最佳阈值
while abs(t0-t1)>0:
 for i in range(0,l-1):
  for j in range(0,w-1):
   if im[i,j]<t0:
    res1=res1+im[i,j]
    s1=s1+1
   elif im[i,j]>t0:
    res2=res2+im[i,j]
    s2=s2+1
 avg1=res1/s1
 avg2=res2/s2
 res1 = 0
 res2 = 0
 s1 = 0
 s2 = 0
 t1 = t0   #旧阈值储存在t1中
 t0=int((avg1+avg2)/2)  #计算新阈值

#阈值化分割
#像素点灰度值小于最佳阈值t0用0填充，其余用255填充
im = np.where(im[...,:] < t0, 0, 255)

#绘制原图窗口
plt.figure()
plt.imshow(img , cmap='gray')
plt.title('original')

#绘制原图直方图并显示最佳阈值
plt.figure()
plt.hist(img.ravel(),256)
plt.title('hist')
plt.axvline(t0)  #绘制最佳阈值分割线
plt.text(25, 6100, "Best Threshold:{}".format(t0), size = 15, alpha = 0.8)

#绘制阈值化分割后图像
plt.figure()
plt.imshow(Image.fromarray(im) , cmap='gray')
plt.title('new')

#绘制阈值化分割后图像的直方图
plt.figure()
plt.hist(im.ravel(),256)
plt.title('hist')

plt.show()