임계 값 처리 (스레셔널드)
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)
스레셔널드 처리
plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100,
facecolor='w', linewidth=0, edgecolor='w')
#オリジナル画像
plt.subplot(2,5,1)
plt.imshow(gray)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_BINARY #閾値を超えたものを1、他を0にする
plt.subplot(2,5,6)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_BINARY)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_BINARY_INV #閾値を超えたものを0、他を1にする
plt.subplot(2,5,7)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_BINARY_INV)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_TRUNC #閾値100を超えたものをmax値:200にする
plt.subplot(2,5,8)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.cv2.THRESH_TRUNC)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_TOZERO 閾値以下の輝度を0に変換
plt.subplot(2,5,9)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_TOZERO)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_TOZERO_INV 閾値以上の輝度を0に変換
plt.subplot(2,5,10)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_TOZERO_INV)
plt.imshow(dst)
plt.show()
plt.gray()
스레셔널드 결과
Reference
이 문제에 관하여(임계 값 처리 (스레셔널드)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/Ksandesu/items/c3f24ed997d982a96bbe
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.)
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)
스레셔널드 처리
plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100,
facecolor='w', linewidth=0, edgecolor='w')
#オリジナル画像
plt.subplot(2,5,1)
plt.imshow(gray)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_BINARY #閾値を超えたものを1、他を0にする
plt.subplot(2,5,6)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_BINARY)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_BINARY_INV #閾値を超えたものを0、他を1にする
plt.subplot(2,5,7)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_BINARY_INV)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_TRUNC #閾値100を超えたものをmax値:200にする
plt.subplot(2,5,8)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.cv2.THRESH_TRUNC)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_TOZERO 閾値以下の輝度を0に変換
plt.subplot(2,5,9)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_TOZERO)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_TOZERO_INV 閾値以上の輝度を0に変換
plt.subplot(2,5,10)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_TOZERO_INV)
plt.imshow(dst)
plt.show()
plt.gray()
스레셔널드 결과
Reference
이 문제에 관하여(임계 값 처리 (스레셔널드)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/Ksandesu/items/c3f24ed997d982a96bbe
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%matplotlib inline
img = plt.imread("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/img/Lenna.bmp")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
스레셔널드 처리
plt.figure(figsize=(9, 6), dpi=100,
facecolor='w', linewidth=0, edgecolor='w')
#オリジナル画像
plt.subplot(2,5,1)
plt.imshow(gray)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_BINARY #閾値を超えたものを1、他を0にする
plt.subplot(2,5,6)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_BINARY)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_BINARY_INV #閾値を超えたものを0、他を1にする
plt.subplot(2,5,7)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_BINARY_INV)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_TRUNC #閾値100を超えたものをmax値:200にする
plt.subplot(2,5,8)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.cv2.THRESH_TRUNC)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_TOZERO 閾値以下の輝度を0に変換
plt.subplot(2,5,9)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_TOZERO)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_TOZERO_INV 閾値以上の輝度を0に変換
plt.subplot(2,5,10)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_TOZERO_INV)
plt.imshow(dst)
plt.show()
plt.gray()
스레셔널드 결과
Reference
이 문제에 관하여(임계 값 처리 (스레셔널드)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
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facecolor='w', linewidth=0, edgecolor='w')
#オリジナル画像
plt.subplot(2,5,1)
plt.imshow(gray)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_BINARY #閾値を超えたものを1、他を0にする
plt.subplot(2,5,6)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_BINARY)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_BINARY_INV #閾値を超えたものを0、他を1にする
plt.subplot(2,5,7)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_BINARY_INV)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_TRUNC #閾値100を超えたものをmax値:200にする
plt.subplot(2,5,8)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.cv2.THRESH_TRUNC)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_TOZERO 閾値以下の輝度を0に変換
plt.subplot(2,5,9)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_TOZERO)
plt.imshow(dst)
#スレッショナルド処理:cv2.THRESH_TOZERO_INV 閾値以上の輝度を0に変換
plt.subplot(2,5,10)
ret,dst = cv2.threshold(gray,100,200,cv2.THRESH_TOZERO_INV)
plt.imshow(dst)
plt.show()
plt.gray()
Reference
이 문제에 관하여(임계 값 처리 (스레셔널드)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/Ksandesu/items/c3f24ed997d982a96bbe텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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