阈值分割引言
阈值分割有非常多的算法，大体上分为全局和局部算法。 全局算法包括全局固定阈值和基于图像直方图的阈值，局部算法包括局部动态阈值分割。 基于图像直方图阈值分割的方法也有很多，比如常规的高斯滤波双峰法，OTSU大津法。 但是这类所有的法都基于一个假设：图像是有前景和背景的，待分割目标处于背景中，即图像直方图是双峰的。 如果因为非均匀光照导致待分割目标不处于背景或前景中，即图像直方图无双峰， 那么基于图像直方图的所有法都是不甚理想的 只能在此基础上进行一定的变换，例如nbl算法等，这些都属于局部算法。 任何算法，都会基于假设空间的。没有假设空间，所有算法性能一致。包括经典算法和深度学习算法。 本系列的贴子勇哥通过实验来细品它们之间的差别，以求以后可以精准应用。