C++でOpenCVを使って判別分析法（大津の２値化）を自作してみる | ITハット

C++でOpenCVを使って判別分析法（大津の２値化）を自作してみる OpenCVの関数に頼っているとアルゴリズムなんて分からなくても使えてしまうので、画像処理の勉強をしている以上、OpenCVの関数を使うときはその仕組みを理解してから使おうと思います。今回は、２値化アルゴリズムの紹介です。 判別分析法とは 大津の２値化とも呼ばれ、画像を２値化する手段として最も一般的に利用されているアルゴリズムです。他のアルゴリズムと違い、閾値を自動的に算出するため、非常に便利な２値化法です。 クラス間分散とクラス内分散により求められる分離度が最大値となる閾値で２値化します。 閾値 $ t $ で２値化するとき�、クラス１の画素数を $ w_1 $ 、平均（輝度値の合計÷画素数）を $ m_1 $ 、分散を $ \sigma_1^2 $ 、同様にしてクラス２の画素数、平均、分散をそれぞれ、$ w_2 $

[hsato2011]

２値化