大津の二値化（Otsu's method）は、
画像のヒストグラムから最適なしきい値を自動で決定する二値化手法です。

1979年に日本の研究者
大津展之 によって提案され、
現在でもOpenCVなどで標準実装されている代表的アルゴリズムです。

大津の二値化とは？

通常の二値化は「しきい値」を手動で決めます。

しかし大津の二値化では、

画素を2つのクラス（背景と前景）に分けたとき
クラス間分散が最大になるしきい値を自動で選びます。

つまり、

• 背景と対象物の差が最も大きくなるポイント
  を数学的に計算して決める方法です。

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仕組みを簡単に説明すると

1. 画像をグレースケール化
2. 明るさのヒストグラムを作成
3. しきい値候補（0〜255）を総当たり評価
4. クラス間分散が最大の値を採用

これにより、人が調整しなくても
比較的きれいな二値化結果が得られます。

なぜ優れているのか？

✅ 自動で最適値を決定

調整不要で処理可能

✅ 明暗差がはっきりした画像に強い

文書スキャンや文字画像に最適

✅ 実装が簡単

OpenCVなどでワンライン実装可能

大津の二値化が向いている画像

• 白背景の書類
• レシート画像
• 文字中心の画像
• 明暗差がはっきりした物体写真

向いていないケース

• 背景にグラデーションがある
• 照明ムラが強い
• 影が多い画像

この場合は「適応的二値化」が有効です。

活用例

・OCR前処理

文字認識精度を向上させるために使用

・画像解析

輪郭検出や物体抽出の前処理

・AIデータ前処理

ノイズ除去後の分類精度向上

今すぐ試せる：大津の二値化ツール

プログラムを書かなくても、
ブラウザ上で大津の二値化を試せます。

• 画像アップロード
• 自動しきい値判定
• ワンクリック変換
• ダウンロード可能

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