OpenCV 学習:GrayScale 画像の2値化

2017-08-30 :  PCクリニック
Python、C言語、Perl、グルコサミン、Firefox
先日(2017-08-07)の記事「OpenCV 学習:CvMat型学習サイト」で書いたが、・・・

「OpenCV.jp」の「OpenCV-CookBook」サイトに、

画像処理」のページがあり、
その中に、「画像を2値化する」がある。

  画素値を閾値処理して,画像の2値化を行います.
  閾値処理の手法には,以下のものがあります:

   ・THRESH_BINARY:閾値以下の値は0に,
        それ以外は指定した値(maxVal)になります.
   ・THRESH_BINARY_INV:上記とは逆に,閾値より大きい値が0に,
        それ以外は指定した値(maxVal)になります.
   ・THRESH_TRUNC:閾値より大きい値は閾値まで切り詰められ,
        それ以外はそのまま残ります.
   ・THRESH_TOZERO:閾値より大きい値はそのまま残り,
        それ以外は0になります.
   ・THRESH_TOZERO_INV:上記とは逆に,閾値以下の値はそのまま残り,
        それ以外は0になります.

  さらに,特殊な値 THRESH_OTSU を,
    上述のものと組み合わせて使うこともできます.
  この場合,関数は大津のアルゴリズムを用いて最適な閾値を決定し,
  それを引数 thresh で指定された値の代わりに利用します.
  つまり,自分で閾値を決める必要がありません.

  また, adaptiveThreshold は適応的な閾値処理を行います.・・・
  ・・・・・
  ・・・・・

C 言語用関数は;
double cvThreshold( const CvArr* src, CvArr* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type )
ですネ。

ここで、
最初の5つの手法に対するコード値は、順に 0, 1, 2, 3, 4 の様です。


そして、
特殊な値 THRESH_OTSU は、8 でしょうか。

この手法に関する過去記事は:

2年前(2015-02-23)の記事「Python/OpenCV 学習:大津の2値化

2年前(2015-03-30)の記事「ImageJ プラグイン:大津の2値化


今では、Lua ( GSL Shell ) / OpenCV なので、

以前(2017-08-14)の記事「GSL Shell 学習:“cv2_a.lua”モジュール?」で書いた、
“cv2_a.lua”を使ってコーディングしてみた。

指定固定値では:
----- test_Threshold.gsl -----
require'cv2_a'

img = cv2.cvLoadImageM( 'sample.tif', 0 ) -- CV_8UC1 タイプで入力

Bim = cv2.cvCloneMat( img ) -- 出力領域

Ret = cv2.cvThreshold( img, Bim, 128, 255, 1 ) -- 128 以下は 255 で、超だと 0
print( Ret ) -- これは、指定した値 = 128

cv2.cvSaveImage( 'Threshold.tif', Bim, 0 )
そして、大津さんのアルゴリズム適用は:
----- test_Otsu_Bin.gsl -----
require'cv2_a'

img = cv2.cvLoadImageM( 'sample.tif', 0 ) -- CV_8UC1 タイプで入力

Bim = cv2.cvCloneMat( img ) -- 出力領域

Ret = cv2.cvThreshold( img, Bim, 0, 255, 1+8 ) -- X 以下は 255 で、超だと 0
print( Ret ) -- これは、大津さんが決めた値 = X

cv2.cvSaveImage( 'Otsu_Bin.tif', Bim, 0 )
ですね。


本日はここまで。


Lua ( GSL Shell ) / OpenCV 学習は続く。


見ていただいた序でとは厚かましい限りですが、
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