Ngưỡng thích ứng Python
Ngưỡng là phương pháp phân đoạn ảnh đơn giản nhất. Đây là một hoạt động phi tuyến tính để chuyển đổi ảnh thang độ xám thành ảnh nhị phân trong đó hai mức được gán cho các pixel nằm dưới hoặc trên giá trị ngưỡng đã chỉ định. Nói cách khác, nếu giá trị pixel lớn hơn giá trị ngưỡng, nó sẽ được gán một giá trị (có thể là màu trắng), nếu không, nó sẽ được gán giá trị khác (có thể là màu đen). Trong OpenCV, chúng tôi sử dụng cv2. hàm ngưỡng () Show cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) Chức năng này áp dụng ngưỡng mức cố định cho một mảng kênh đơn. Hàm này thường được sử dụng để lấy hình ảnh hai cấp độ (nhị phân) ra khỏi hình ảnh thang độ xám ( compare() cũng có thể được sử dụng cho mục đích này) hoặc để loại bỏ nhiễu, nghĩa là lọc ra các pixel quá nhỏ hoặc quá lớn . Có một số loại ngưỡng được hỗ trợ bởi chức năng Hàm trả về giá trị ngưỡng được tính toán và hình ảnh ngưỡng bogotobogo. tìm kiếm trang web com
Ngưỡng - mã và đầu ra Mã trông như thế này import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('gradient.png',0) ret,thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY) ret,thresh2 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,thresh3 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TRUNC) ret,thresh4 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO) ret,thresh5 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV) titles = ['Original Image','BINARY','BINARY_INV','TRUNC','TOZERO','TOZERO_INV'] images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5] for i in xrange(6): plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(images[i],'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show() đầu ra Có hình ảnh gốc. Sử dụng giá trị ngưỡng chung có thể không phải là lựa chọn tốt khi hình ảnh có các điều kiện ánh sáng khác nhau ở các khu vực khác nhau. Vì vậy, trong trường hợp đó, chúng tôi có thể muốn sử dụng ngưỡng thích ứng. Nó sử dụng thuật toán tính toán ngưỡng cho một vùng nhỏ của hình ảnh để chúng tôi có thể nhận được các ngưỡng khác nhau cho các vùng khác nhau của cùng một hình ảnh và nó mang lại cho chúng tôi kết quả tốt hơn đối với hình ảnh với các điều kiện ánh sáng khác nhau cv.AdaptiveThreshold(src, dst, maxValue, adaptive_method=CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, thresholdType=CV_THRESH_BINARY, blockSize=3, param1=5) ở đâu
Đây là mã cho ngưỡng thích ứng import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('bw.png',0) img = cv2.medianBlur(img,5) ret,th1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY) th2 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,\ cv2.THRESH_BINARY,11,2) th3 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,\ cv2.THRESH_BINARY,11,2) titles = ['Original Image', 'Global Thresholding (v = 127)', 'Adaptive Mean Thresholding', 'Adaptive Gaussian Thresholding'] images = [img, th1, th2, th3] for i in xrange(4): plt.subplot(2,2,i+1),plt.imshow(images[i],'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.show() hình ảnh gốc. bw. png Phân tách các bản phân phối lưỡng kim với ngưỡng Otsu Otsu nhị phân hóa tự động tính toán giá trị ngưỡng từ biểu đồ hình ảnh cho hình ảnh hai chế độ Nó sử dụng cv2. ngưỡng () có thêm cờ, cv2. THRESH_OTSU. Đối với giá trị ngưỡng, chỉ cần vượt qua số không. Sau đó, thuật toán tìm giá trị ngưỡng tối ưu và trả về cho chúng tôi dưới dạng đầu ra thứ hai, retVal. Nếu ngưỡng Otsu không được sử dụng, retVal vẫn giống như giá trị ngưỡng chúng tôi đã sử dụng Ngưỡng thích nghi là gì?Định nghĩa. Ngưỡng thích ứng, còn được gọi là ngưỡng động hoặc ngưỡng cục bộ, thiết lập mức ngưỡng để xác định xem nên chuyển sang trắng hay đen ở cấp khu vực . Vùng được lấy mẫu và phương pháp đánh giá khác nhau giữa các ứng dụng.
Ngưỡng thích ứng hoạt động như thế nào?Ngưỡng thích ứng hoạt động bằng cách sử dụng kỹ thuật máy học để phân tích dữ liệu lịch sử, đôi khi được hiển thị trong biểu đồ, cho các mẫu giúp xác định trạng thái bình thường của môi trường của bạn.
Ngưỡng trong Python là gì?Ngưỡng là một loại phân đoạn hình ảnh, trong đó chúng tôi thay đổi pixel của hình ảnh để làm cho hình ảnh dễ phân tích hơn . Trong ngưỡng, chúng tôi chuyển đổi một hình ảnh từ màu sắc hoặc thang độ xám thành một hình ảnh nhị phân, tôi. e. , một cái chỉ đơn giản là đen trắng.
Ngưỡng cv2 trong Python là gì?Chúng tôi sử dụng cv2. Phương thức THRESH_BINARY_INV, cho biết các giá trị pixel p nhỏ hơn T được đặt thành giá trị đầu ra (đối số thứ ba). Cv2. hàm ngưỡng sau đó trả về một bộ gồm 2 giá trị. đầu tiên, T, là giá trị ngưỡng . |