ostu:統計灰度直方圖，然後計算thresh=cnt0cnt1(u0-u1)*(u0-u1);取方差最大作為閾值thresh。其中灰度影象大於thresh作為目標物件數量統計為cnt0，灰度均值為u0，反之則為背景，數量統計為cnt1，灰度值均值為u1。
cnt0cnt1（乘法器1） need14clk；參考資料位寬17bit
u0=sum0/cnt0（除法器1）need 6clk；參考資料位寬為25bit/17bit
u1=sum1/cnt1(除法器2) need 6clk；參考資料位寬為25bit/17bit
（u0-u1）（u0-u1）(乘法器2) 在u0，u1計算出來後需要2clk。
一次計算如下圖所示：
<1>右擊你的工程專案-new source
例化傳入引數要為wire型別
C 實現otsu演算法
類間方差最大化閾值分割演算法 otsu 可以自動計算影象二值化時的閾值，otsu的中心思想是閾值t應使目標與背景兩類的類間方差最大。具體原理如下 otsu是按影象的灰度特性，將影象分成背景和目標兩部分。背景和目標之間的類間方差越大，說明構成影象的兩部分的差別越大，當部分目標錯分為背景或部分背景錯分為...
用OpenCV實現Otsu演算法
最近在學習影象分割反面的知識，在岡薩雷斯的那本書上看到otsu演算法，身邊的同學都是用matlab來實現這個演算法。我覺得matlab寫得話，但是 的效率應該不會高。於是又惡補了一些opencv的一些基本知識，然後看了augusdi的部落格，分析了一下他的 並附上，第二份 是來自某一位大牛的 寫得更...
OpenCv 中Otsu 演算法實現
大津法或最大類間方差法 使用的是聚類的思想，把影象的灰度數按灰度級分成2個部分，使得兩個部分之間的灰度值差異最大，每個部分之間的灰度差異最小，通過方差的計算來尋找乙個合適的灰度級別來劃分。所以可以在二值化的時候採用otsu演算法來自動選取閾值進行二值化。otsu演算法被認為是影象分割中閾值選取的最佳...