임계 값 처리 (어댑티브 임계 값)
실행 환경
Google 공동체
Google Colaboratory에서 이미지를 로드할 준비
from google.colab import files
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
필요한 라이브러리 로드
import cv2 #opencv
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
이미지 준비
img = plt.imread("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/img/Lenna.bmp")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
적응형 임계값 처리
이웃으로부터 임계치를 구하여 변환한다.
plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100,
facecolor='w', linewidth=0, edgecolor='w')
plt.gray()
#オリジナル画像
plt.subplot(2,2,1)
plt.axis('off')
plt.imshow(gray)
henkango = 255 #閾値を超えたものの数値をどう変換するか
blocksize = 11 #閾値算出の為の近傍領域サイズ(3以降の奇数)
c = 16 #減算値
#アダプティブスレッショナルド処理:MEAN
plt.subplot(2,2,3)
plt.title("MEAN", fontsize=10)
dst = cv2.adaptiveThreshold(gray, henkango, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blocksize, c)
plt.axis('off')
plt.imshow(dst)
#アダプティブスレッショナルド処理:GAUSSIAN_C
plt.subplot(2,2,4)
plt.title("GAUSSIAN", fontsize=10)
dst = cv2.adaptiveThreshold(gray, henkango, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blocksize, c)
plt.axis('off')
plt.imshow(dst)
Reference
이 문제에 관하여(임계 값 처리 (어댑티브 임계 값)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/Ksandesu/items/24fa09f1d0a41254f061
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
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from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
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import cv2 #opencv
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
이미지 준비
img = plt.imread("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/img/Lenna.bmp")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
적응형 임계값 처리
이웃으로부터 임계치를 구하여 변환한다.
plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100,
facecolor='w', linewidth=0, edgecolor='w')
plt.gray()
#オリジナル画像
plt.subplot(2,2,1)
plt.axis('off')
plt.imshow(gray)
henkango = 255 #閾値を超えたものの数値をどう変換するか
blocksize = 11 #閾値算出の為の近傍領域サイズ(3以降の奇数)
c = 16 #減算値
#アダプティブスレッショナルド処理:MEAN
plt.subplot(2,2,3)
plt.title("MEAN", fontsize=10)
dst = cv2.adaptiveThreshold(gray, henkango, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blocksize, c)
plt.axis('off')
plt.imshow(dst)
#アダプティブスレッショナルド処理:GAUSSIAN_C
plt.subplot(2,2,4)
plt.title("GAUSSIAN", fontsize=10)
dst = cv2.adaptiveThreshold(gray, henkango, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blocksize, c)
plt.axis('off')
plt.imshow(dst)
Reference
이 문제에 관하여(임계 값 처리 (어댑티브 임계 값)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/Ksandesu/items/24fa09f1d0a41254f061
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import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
img = plt.imread("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/img/Lenna.bmp")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
적응형 임계값 처리
이웃으로부터 임계치를 구하여 변환한다.
plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100,
facecolor='w', linewidth=0, edgecolor='w')
plt.gray()
#オリジナル画像
plt.subplot(2,2,1)
plt.axis('off')
plt.imshow(gray)
henkango = 255 #閾値を超えたものの数値をどう変換するか
blocksize = 11 #閾値算出の為の近傍領域サイズ(3以降の奇数)
c = 16 #減算値
#アダプティブスレッショナルド処理:MEAN
plt.subplot(2,2,3)
plt.title("MEAN", fontsize=10)
dst = cv2.adaptiveThreshold(gray, henkango, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blocksize, c)
plt.axis('off')
plt.imshow(dst)
#アダプティブスレッショナルド処理:GAUSSIAN_C
plt.subplot(2,2,4)
plt.title("GAUSSIAN", fontsize=10)
dst = cv2.adaptiveThreshold(gray, henkango, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blocksize, c)
plt.axis('off')
plt.imshow(dst)
Reference
이 문제에 관하여(임계 값 처리 (어댑티브 임계 값)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
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plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100,
facecolor='w', linewidth=0, edgecolor='w')
plt.gray()
#オリジナル画像
plt.subplot(2,2,1)
plt.axis('off')
plt.imshow(gray)
henkango = 255 #閾値を超えたものの数値をどう変換するか
blocksize = 11 #閾値算出の為の近傍領域サイズ(3以降の奇数)
c = 16 #減算値
#アダプティブスレッショナルド処理:MEAN
plt.subplot(2,2,3)
plt.title("MEAN", fontsize=10)
dst = cv2.adaptiveThreshold(gray, henkango, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blocksize, c)
plt.axis('off')
plt.imshow(dst)
#アダプティブスレッショナルド処理:GAUSSIAN_C
plt.subplot(2,2,4)
plt.title("GAUSSIAN", fontsize=10)
dst = cv2.adaptiveThreshold(gray, henkango, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, blocksize, c)
plt.axis('off')
plt.imshow(dst)
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