image binarization
- black , white의 2가지 색상을 사용해서 표현하는 것.
- 이미지를 단순화하거나, 특정 특징을 강조하기 위해서 사용함.
- 이진화 과정
- 1. grayscale로 변환
- 2. 임계값threshold 설정
- pixel이 임계값보다 크면 255(white) , 작다면 0(black)으로 설정
- 3. 이진화 처리
- 이진화 방법
- 고정 임계값
- 오츠 이진환
- adaptive thresholding
- multi-thresholding
- 이진화의 용도
- 객체인식
- 객체가 명확히 구분되는 흑백 이미지를 생성하여 후속 이미지 처리
- 노이즈 제거
- 이미지의 중요 부분만 남기고 배경을 단순화해서 노이즈를 제거
- 객체인식
- return_value , rst_img = cv2.threshold( src , thresh , maxval , type )
- src는 입력이미지
- thresh는 임계값
- maxval은 임계값 이상일 때 적용할 값
- type은 임계값을 어떠한 알고리즘으로 지정할지...
- returnval은 사용된 임계값이다.
- type들...
- 1. cv2.THRESH_BINARY
- pixel값이 thresh임계값보다 크면 maxval로 설정하고, 작거나 같으면 0으로 설정
- 2. cv2.THRESH_BINARY_INV
- inv임
- 3. cv2.THRESH_TRUNC
- pixel값이 thresh보다 작으면 그대로 냅두고, 크면 임계값으로 설정.
- 4. cv2.THRESH_TOZERO
- pixel값이 thresh보다 크면 냅두고, 작거나 같으면 0으로
- 5. cv2.THRESH_TOZERO_INV
- inv. pixel이 임계값보다 크면 0으로, 작거나 같으면 유지
- 6. cv2.THRESH_OTSU
- otsu알고리즘이로 임계값을 자동으로 계산
- 7. cv2.THRESH_TRIANGLE
- 1. cv2.THRESH_BINARY







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