opencv 이진화 예제

가장 간단한 형태의 임계값을 바이너리 임계값이라고 합니다. 소스 이미지(src) 및 임계값(thresh) 외에도 최대값(maxValue)이라는 또 다른 입력 매개 변수를 사용합니다. 각 픽셀 위치(x,y)에서 픽셀 값 src(x, y)를 thresh로 비교합니다. src (x , y)가 thresh보다 큰 경우 대상 이미지 픽셀 dst (x , y)의 값을 maxValue로 설정하고 그렇지 않으면 0으로 설정합니다. 다음은 의사 코드가 그림 3과 같이 보이는 지 그림 3은 thresh = 0 및 maxValue = 255를 사용하여 입력 이미지에 이진 임계값을 적용한 결과를 보여줍니다. 이미지 위로 마우스를 가져가면 원본 이미지의 임계값 버전이 표시됩니다. 모든 숫자가 완전히 흰색으로 보이며 (즉, 그레이스케일 값이 255) 추가 숫자 5가 있습니다. 원래 이미지의 숫자 5는 그레이스케일 값이 5이기 때문에 알 지 못했습니다. 실제로 원본 이미지의 모든 숫자는 숫자와 동일한 그레이스케일 값을 가수합니다. 따라서 255는 가장 밝고 5는 가장 어둡습니다. 이미지를 로드합니다. BGR인 경우 그레이스케일로 변환합니다.

이를 위해 cvtColor 함수를 사용할 수 있습니다 기억 : 먼저 이미지를 그레이 스케일로 조정한 다음 임계값을 수행하십시오 : 이진 임계값은 픽셀이 255 또는 0인 간단한 “또는”임계값입니다. 대부분의 경우 흰색 또는 검은색이지만 지금은 이미지를 색상으로 지정했으므로 여전히 색이 지정될 수 있습니다. 첫 번째 매개 변수는 이미지입니다. 다음 매개 변수는 임계값, 우리는 10을 선택 합니다. 다음은 255로 선택하는 최대 값입니다. 다음으로 마지막으로 우리는 THRESH_BINARY로 선택한 임계값 의 유형이 있습니다. 일반적으로 임계값 10은 선택의 다소 불량한 것입니다. 이것은 저조도 사진이기 때문에 우리는 10을 선택하고 있으므로 낮은 숫자를 선택합니다. 일반적으로 125-150에 대한 뭔가아마 가장 잘 작동합니다. Otsu 이나화는 이중 모달 이미지에 대한 이미지 히스토그램에서 임계값을 자동으로 계산합니다. 역이진 임계값은 이진 임계값의 반대입니다.

대상 픽셀은 해당 소스 픽셀이 임계값보다 큰 경우 0으로 설정되고 소스 픽셀이 임계값보다 작으면 maxValue로 설정됩니다. . \texttt{dst} (x,y) = fork{texttt{maxVal}}=if texttt{src}(x,y) texttt{thresh}}}}{0}{{그렇지 않으면}] 간단한 임계값보다 큰 픽셀이 표준 값으로 할당됩니다. . 책의 이 짧은 흐림 효과는 왜 임계값을 사용할 수 있는지에 대한 좋은 예입니다. 첫째, 배경은 정말 전혀 흰색이 없습니다, 모든 것이 어둡지만, 또한 모든 것이 다변합니다. 어떤 부분은 쉽게 읽을 수있을만큼 가볍고, 다른 부분은 매우 어둡고 많은 초점이 필요합니다. 먼저 간단한 임계값을 시도해 보겠습니다. 함수는 계산된 임계값 및 임계값 이미지를 반환합니다. . 다른 OpenCV 튜토리얼에 오신 것을 환영합니다.

이 자습서에서는 이미지 및 비디오 분석을 위한 임계값을 다룹니다. 임계값 설정의 개념은 분석을 위해 시각적 데이터를 더욱 단순화하는 것입니다. 먼저 회색 배율로 변환할 수 있지만 그레이스케일에 여전히 255개 이상의 값이 있음을 고려해야 합니다. 가장 기본적인 수준에서 임계값을 기준으로 모든 것을 흰색 또는 검은색으로 변환하는 임계값을 수행할 수 있습니다. 임계값이 125(255점 만점)로 설정한 다음 125 이하의 모든 값이 0 또는 검정색으로 변환되고 125를 초과하는 모든 값이 255 또는 흰색으로 변환되기를 원한다고 가정해 보겠습니다. 평소와 같이 그레이스케일로 변환하면 흰색과 검은색이 됩니다.