numpy自适应阈值formu

Question

我试图根据灰度图像计算一个阈值（numpy2d数组，点值在0到255之间）。在

公式如下：

_{（来源：sciweavers.org）}

其中w，h是图像S的宽度和高度，S（i，j）是点的值。在

我的实现如下：

h,w = sMap.shape
adapTresh = np.sum(sMap)*2/(w*h)

但是对于我的一些图片来说，这个总数是255，所以我认为有一个问题，我是不是用错了numpy（又一次）？在

我不熟悉Python，我是2天前开始的，所以如果这是个愚蠢的问题，请原谅我。在

^{pr2}$

Answer 1

矩阵中所有单元格的平均值是：

avg = np.sum(sMap) / (w * h)

在极端情况下，所有的单元格都等于255，这样

^{pr2}$

例如

In [8]: M = 255 * np.ones(4).reshape((2,2))

In [12]: M
Out[12]: 
array([[ 255.,  255.],
       [ 255.,  255.]])

In [9]: M.sum() * (2.0 / sum(M.shape))
Out[9]: 510.0

所以我认为你的自适应阈值函数是错的。你是不是故意的

In [11]: M.sum() / sum(M.shape)
Out[11]: 255.0