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OpenCVを使用して画像に対して切り捨てしきい値を実行する

このプログラムでは、openCVを使用して画像の切り捨てしきい値処理を実行します。しきい値処理は、各ピクセルの値がしきい値に関連して変更されるプロセスです。

ピクセルには、しきい値よりも小さい場合は特定の値が与えられ、しきい値よりも大きい場合は他の値が与えられます。切り捨てしきい値処理では、しきい値よりも大きい値がしきい値に削減されます。他のすべてのピクセルは同じままです。

元の画像

OpenCVを使用して画像に対して切り捨てしきい値を実行する

アルゴリズム

Step 1: Import cv2.
Step 2: Define threshold and max_val.
Step 3: Pass these parameters in the cv2.threshold value and specify the type of thresholding you want to do.
Step 4: Display the output.
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サンプルコード

import cv2

image = cv2.imread('testimage.jpg')
threshold_value = 120
max_val = 255
ret, image = cv2.threshold(image, threshold_value, max_val, cv2.THRESH_TRUNC)
cv2.imshow('TruncateThresholding', image)

出力

OpenCVを使用して画像に対して切り捨てしきい値を実行する


  1. OpenCVを使用して画像のエッジを検出するPythonプログラム

    この問題では、Pythonが画像またはビデオファイルのエッジを検出する方法を確認します。これを実現するには、OpenCVライブラリが必要です。 OpenCVライブラリは、主にコンピュータビジョン用に設計されています。オープンソースです。もともとはIntelによって設計されました。これは、オープンソースBSDライセンスの下で無料で使用できます。 OpenCV機能を使用するには、pip。を使用してダウンロードする必要があります。 OpenCVはNumpyモジュールをダウンロードします。それも必要になります。 sudo pip3 install opencv-python 入力として、この場

  2. PythonOpenCvモジュールを使用したヒストグラムの等化

    これは、画像のヒストグラムを使用してコントラスト調整を行う画像処理の方法です。 実際、この方法は通常、多くの画像のグローバルコントラストを増加させます。特に、画像の使用可能なデータが近いコントラスト値で表される場合、この調整により、強度をヒストグラム上でより適切に分散でき、ローカルコントラストの低い領域が可能になります。より高いコントラストを得る。 OpenCVにはこれを行う関数cv2.equalizeHist（）があり、その入力は単なるグレースケール画像であり、出力はヒストグラム均等化された画像です。 この手法は、画像のヒストグラムが特定の領域に限定されている場合に適しています。強度の