“Простое определение порогов с помощью OpenCV”
Простое пороговое определение — это широко используемый метод обработки изображений в компьютерном зрении, и OpenCV предоставляет несколько методов для его выполнения. Вот некоторые методы, которые вы можете использовать в OpenCV для простого определения порога:
-
Двоичное пороговое значение: это самая базовая форма определения порога, при которой пикселям с интенсивностью выше определенного порогового значения присваивается максимальная интенсивность (белый), а для пикселей ниже порогового значения устанавливается минимальная интенсивность ( черный).
-
Обратное двоичное пороговое значение: в этом методе для пикселей с интенсивностью ниже порогового значения устанавливается максимальная интенсивность, а для пикселей выше порогового значения устанавливается минимальная интенсивность.
-
Усеченное пороговое значение. В этом методе значения пикселей выше порогового значения устанавливаются равными самому пороговому значению, а значения пикселей ниже порогового значения остаются неизменными.
-
Нулевой порог: здесь значения пикселей выше порогового значения остаются неизменными, а значения пикселей ниже порогового значения устанавливаются равными нулю.
-
Обратный порог к нулю: этот метод аналогичен предыдущему, но роли поменялись местами. Значения пикселей выше порогового значения обнуляются, а значения пикселей ниже порогового значения остаются неизменными.
-
Адаптивное определение порога. Адаптивное определение порога используется, когда пороговое значение необходимо определять динамически на основе локальной окрестности каждого пикселя. OpenCV предоставляет различные методы адаптивного определения порога, такие как среднее значение, определение порога по Гауссу и определение порога Оцу.
-
Бинаризация Оцу: метод Оцу автоматически вычисляет оптимальное пороговое значение на основе гистограммы изображения, стремясь минимизировать внутриклассовую дисперсию.
Это некоторые из распространенных методов простого определения порогов с помощью OpenCV. Экспериментируя с этими методами, вы сможете эффективно сегментировать объекты или интересующие области изображения на основе значений их интенсивности.