Image Thresholding

Kategori: Python / OpenCV , 06 Ekim 2019 , JanFranco


Değerini belirlediğimiz threshold (eşik) değeri ile bu değerin üstünde kalan pikselleri ve bu değerin altında kalan pikselleri manipüle edebiliriz. Basit bir threshold methodu görelim:


img = cv2.imread("hel.jpg", 0)

ret, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.imshow("th1", th1)
cv2.waitKey()
threshold() methodunun ilk parametresi hangi resme uygulanacağı, ikinci parametresi threshold değeri, üçüncü parametresi max değer, dördüncü parametre threshold yöntemidir. Burada yöntemi THRESH_BINARY seçtiğimizden dolayı, 127 değerinden büyük pikseller 255 değerini, diğer pikseller 0 değerini alacak. Diğer threshold yöntemlerini görsel olarak karşılaştıralım:


from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('hel.jpg',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()
Threshold yöntemi image processingde oldukça sık kullanılır. Uygulanacak resmin grayscale resim olması şarttır.


Sonraki Yazı: Adaptive Thresholding
Yorumlar

Henüz bir yorum bulunmuyor.
Yorum bırakın