Это реализовано в пакете EBImage
, доступном от Bioconductor. Вот пример использования:
library(EBImage)
img <- readImage(system.file("images", "sample.png", package = "EBImage"))
thr <- img > otsu(img)
display(img)
display(thr)
Реализация по существу следующая (взято из определения функции EBImage::otsu
, т.е. не моей работы), поэтому вы должны иметь возможность адаптировать следующее для любого набора инструментов анализа изображений, который вы используете:
img # assuming img is a numeric matrix or vector
range = c(0, 1) # assuming values in the matrix range from 0 to 1
levels = 256L
breaks = seq(range[1], range[2], length.out = levels + 1)
h = hist.default(img, breaks = breaks, plot = FALSE)
counts = as.double(h$counts)
mids = as.double(h$mids)
len = length(counts)
w1 = cumsum(counts)
w2 = w1[len] + counts - w1
cm = counts * mids
m1 = cumsum(cm)
m2 = m1[len] + cm - m1
var = w1 * w2 * (m2/w2 - m1/w1)^2
maxi = which(var == max(var, na.rm = TRUE))
(mids[maxi[1]] + mids[maxi[length(maxi)]])/2