이미지 처리

화상의 가공, 해석을 행하기 위해서 잘 되는 화상 처리이다. 기억해 두면, 화상 파일의 감소 등도 할 수 있으므로 기억해 두면 좋다.

2진화 이미지

그레이 스케일 이미지라고도합니다. 흑백하는 것이다. 화상 처리의 기본이 된다.

환경

· jupyternotebook
· 파이썬 버전 == 3.7.4
・sample.jpg(from h tp : // f Ree-p. 네 t/아 r ゔぇ/엔 try10252. HTML )

소스 코드

#opencvとnumpyのimport
import cv2
import numpy as np

#画像の読み込み
img = cv2.imread("sample1.jpg")

#グレースケール変換
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

#閾値の設定
threshold_value = 150

#配列の作成（output用）
threshold_img = gray.copy()

#実装(numpy)
threshold_img[gray < threshold_value] = 0
threshold_img[gray >= threshold_value] = 255

#Output
cv2.imwrite("C:\\Users\\[username]\\python\\sample1-2.jpg",threshold_img)

출력 이미지 결과

임계 값 설정에서 "150"이 아닌 다른 숫자로 시도하면 흑백 위치 변경이 나타납니다.
imageJ(URL:"htps : // 속눈썹 j. 에 h. v/i j/” )
등의 소프트웨어를 사용하면 그러한 변화도 실시간으로 볼 수 있으므로 사용해 보면 좋다.