opencv threshold 예제

이전 리프의 이미지의 경우를 가져 가라. 잎의 모양을 인식해야하지만 히스토그램을 사용할 수없는 경우를 확인하십시오. 첫 번째 접근 법으로 임계값(임계값)을 임의로 적용한 다음 여러 번 시도한 후 최적의 값을 찾을 수 있습니다. 이전 예제에서 설명한 대로 적응 형 메서드와 THRESH_BINARY을 이전 예제에서 설명한 임계값 유형으로 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C 외에도 이 두 값의 더 많은 조합을 선택할 수 있습니다. ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C – 임계 값은 이웃 지역의 평균입니다. Inv. 이진 임계값은 이진 임계값과 동일합니다. Inv.Binary 임계값에서 설정된 임계값보다 큰 픽셀 강도를 갖는 그룹에는 `0`이 할당되고, 임계값보다 적은 강도를 갖는 나머지 픽셀은 « maxVal »으로 설정됩니다. 임계값은 이미지 분할의 방법이며, 일반적으로 이진 이미지를 만드는 데 사용됩니다. 임계값은 간단한 임계값과 적응형 임계값이라는 두 가지 유형으로 설정됩니다. 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. 당신은 회색 조로 변환하지 않는 경우, 당신은 임계 그림을 얻을 것이다, 그러나 색상이있을 것이다. 보다 일반적으로, dst(x, y)를 얻기 위해 src(x, y)에 적용되는 상이한 임계값 규칙에 기초한 많은 유형의 임계값이 있다. OpenCV에서 사용할 수 있는 다양한 임계값 유형을 살펴보겠습니다. 다음은 매개 변수 적응에 대한 값의 다양한 조합을 나타내는 값입니다Method 및 thresholdType 및 해당 출력. 이 기사에서는 이중 모달 이미지의 경우 임계값 지정 기법의 가장 좋은 방법을 적용하는 방법을 보았으며, 이는 오츠의 이바나화 덕분입니다.

앞으로 더 많은 기사에서 는 임계값과 관련된 다른 기술을 파이썬의 OpenCV 라이브러리를 사용하여 탐구할 것입니다. [:] 이중 임계값(InputArray src, OutputArray dst, 더블 스레시, 더블 맥스발, int 형식) 오츠의 임계값이라고 하는 또 다른 임계값이 있습니다.

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