- זיהוי פנים
- מערכות זיהוי איריס
- הכרת מחוות
- אינטראקציה אנושית למחשב (HCI)
- רובוטיקה ניידת
- זיהוי אובייקט
- פילוח והכרה
- חזון סטריאו סטריאופסיס: תפיסת עומק משתי מצלמות
- מציאות מוגברת
- פיקסלים בעלי ערך עוצמה נמוך מסף.
- פיקסלים בעלי ערך עוצמה גדול יותר מסף.
תמונת RGB הקלט מומר תחילה לתמונת אפור לפני סיום הסף.
סוגי סף
מבין שתי הקבוצות שהושגו קודם לכן בקבוצה עם חברים בעוצמת פיקסל הגדולה מהסף שנקבע הם הקצאה max_value או במקרה של אפור אפור ערך של 255 (לבן). לחברי הקבוצה שנותרה עוצמות הפיקסלים שלהם מוגדרות ל- 0 (שחור).
אם ערך עוצמת הפיקסלים ב (x y) בתמונת המקור גדול מסף הערך בתמונה הסופית מוגדר ל- maxval.
Inv. סף בינארי זהה לסף בינארי. ההבדל המהותי היחיד הוא בסף הבינארי של הקבוצה עם עוצמות פיקסלים גדולות יותר מאשר סף מוגדר מקבלים '0' ואילו הפיקסלים הנותרים בעלי עוצמות פחות מהסף מוגדר למקסוואל.
אם ערך עוצמת הפיקסלים ב (x y) בתמונת המקור גדול מסף הערך בתמונה הסופית מוגדר ל -0 אחר הוא מוגדר למקסוואל.
הקבוצה בעלת עוצמות פיקסלים גדולות יותר מסף הסט נקבעת לסף הסט או במילים אחרות, ערכי הפיקסלים מוגדרים להיות זהים לסף הסט. כל הערכים האחרים נשארים זהים.
אם ערך עוצמת הפיקסלים ב (x y) בתמונת המקור גדול מסף הערך בתמונה הסופית מוגדר לסף אחר הוא ללא שינוי.
טכניקת סף פשוטה מאוד בה אנו קובעים את עוצמת הפיקסלים ל'- 0 'עבור כל הפיקסלים של הקבוצה בעלי ערך עוצמת הפיקסלים פחות מהסף.
אם ערך עוצמת הפיקסלים ב (x y) בתמונת המקור גדול מסף הערך ב (x y) בתמונה הסופית לא משתנה. כל הפיקסלים הנותרים מוגדרים כ- '0'.
בדומה לטכניקה הקודמת כאן, קבענו את עוצמת הפיקסלים ל'0 'עבור כל הפיקסלים של הקבוצה בעלי ערך עוצמת הפיקסלים העולה על הסף.
אם ערך עוצמת הפיקסלים ב (x y) בתמונת המקור גדול מסף הערך ב (x y) בתמונה הסופית מוגדר כ- 0 '. כל ערך הפיקסלים שנותר ללא שינוי. כדי להרכיב תוכניות OpenCV אתה צריך להתקין את ספריית OpenCV במערכת שלך. אני אפרסם הדרכה פשוטה לאותה בימים הקרובים. אם כבר התקנת OpenCV הפעל את הקוד שלהלן עם תמונת הקלט לבחירתך. CPP // CPP program to demonstrate segmentation // thresholding. #include #include #include #include using namespace cv; int main(int argc char** argv) { if (argc != 2) { cout << ' Usage: ' ' ' << endl; return -1; } int threshold_value = 0; // Valid Values: 0 1 2 3 4 int threshold_type = 2; // maxVal useful for threshold_type 1 and 2 int maxVal = 255; // Source image Mat src = imread(argv[1] 1); cvNamedWindow('Original' CV_WINDOW_NORMAL); imshow('Original' src); Mat src_gray dst; // Convert the image to GrayScale cvtColor(src src_gray CV_BGR2GRAY); // Create a window to display results cvNamedWindow('Result' CV_WINDOW_NORMAL); createTrackbar('Threshold' 'Result' &threshold_value 255); while (1) { threshold(src_gray dst threshold_value maxVal threshold_type); imshow('Result' dst); waitKey(1); } }