最大熵阈值分割
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
// 计算当前的位置的能量熵
float caculateCurrentEntropy(cv::Mat hist, int threshold)
{float BackgroundSum = 0, targetSum = 0;const float* pDataHist = (float*) hist.ptr<float>(0);for (int i = 0; i < 256; i++){// 累计背景值if( i < threshold ){BackgroundSum += pDataHist[i];}else // 累计目标值{targetSum += pDataHist[i];}}//std::cout << BackgroundSum << " "<< targetSum << std::endl;float BackgroundEntropy = 0, targetEntropy = 0;for (int i = 0; i < 256; i++){// 计算背景熵if( i < threshold ){if( pDataHist[i] == 0 )continue;float ratio1 = pDataHist[i] / BackgroundSum;// 计算当前能量熵BackgroundEntropy += - ratio1 * logf(ratio1); }else // 计算目标熵{if( pDataHist[i] == 0 )continue;float ratio2 = pDataHist[i] / targetSum;targetEntropy += -ratio2 * logf(ratio2); }}return ( targetEntropy + BackgroundEntropy );
}
// 寻找最大熵阈值并分割
cv::Mat maxEntropySegMentation(cv::Mat inputImage)
{// 初始化直方图参数const int channels[1]={0};const int histSize[1]={256};float pranges[2]={0, 256};const float* ranges[1]={pranges};cv::MatND hist;// 计算直方图cv::calcHist(&inputImage,1,channels,cv::Mat(),hist,1,histSize,ranges);float maxentropy = 0;int max_index = 0;cv::Mat result; // 遍历得到最大熵阈值分割的最佳阈值for(int i = 0; i < 256; i++) {float cur_entropy = caculateCurrentEntropy(hist,i);// 计算当前最大值的位置if(cur_entropy > maxentropy){maxentropy = cur_entropy;max_index = i;}}// 二值化分割threshold(inputImage, result, max_index, 255,CV_THRESH_BINARY);return result;
}
int main()
{cv::Mat srcImage=cv::imread("22.jpg");if(!srcImage.data)return 0;cv::Mat grayImage;cv::cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY); // 最大熵阈值分割实现 cv::Mat result = maxEntropySegMentation(grayImage);cv::imshow("grayImage", grayImage);cv::imshow("result" , result);cv::waitKey(0);return 0;
}
转载：http://blog.csdn.net/zhuwei1988
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