局部阈值分割算法的Python实现（1）

Bersen算法

声明：本文参考于https://www.cnblogs.com/zhaopengpeng/p/13300795.html，感谢该作者的理解，并对该分割算法进行python实现。

Bersen算法原理

1）首先由人工预先确定两个参数S与TT（Bemsen最初将S设定为15，TT设定为128）；

2）针对图像中任意一个像素点P，计算以该点为中心、尺寸为k×k的窗口内所有像素的最大值M与最小值N，并求出两者的平均值T；

若M与N之间的差值超过S，则将当前像素P的阈值设为T；

反之，若差值小于S，则说明该窗口所处区域的灰度变化较为平缓，可能位于目标区域或背景区域；

3）随后判断T与TT之间的关系，当T大于TT时，将当前像素点的灰度值设为255；否则将其设为0。

不足之处在于处理过程较为耗时。

python代码：

 import cv2

    
 import matplotlib.pyplot as plt
    
 from skimage import filters
    
 import numpy as np
    
  
    
  
    
 def Bersen(image, k=1):
    
     plt.imshow(image)
    
     plt.show()
    
     mea