ヒステリシスしきい値とは何ですか？ Pythonでscikit-learnを使用してどのように達成できますか？

ヒステリシスとは、結果の遅延効果を指します。しきい値に関して、ヒステリシスとは、特定の低いしきい値または高いしきい値を超える領域を指します。エリアを指します 本質的に非常に自信があります。

ヒステリシスの助けを借りて、画像内のオブジェクトのエッジの外側のノイズを無視できます。

scikit-learnライブラリを使用してヒステリシスしきい値を達成する方法を見てみましょう：

例

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data, filters
fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
orig_img = data.coins()
edges = filters.sobel(orig_img)
low = 0.1
high = 0.4
lowt = (edges > low).astype(int)
hight = (edges > high).astype(int)
hyst = filters.apply_hysteresis_threshold(edges, low, high)
ax[0, 0].imshow(orig_img, cmap='gray')
ax[0, 0].set_title('Original image')
ax[0, 1].imshow(edges, cmap='magma')
ax[0, 1].set_title('Sobel edges')
ax[1, 0].imshow(lowt, cmap='magma')
ax[1, 0].set_title('Low threshold')
ax[1, 1].imshow(hight + hyst, cmap='magma')
ax[1, 1].set_title('Hysteresis threshold')
for a in ax.ravel():
a.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()

出力

説明

• 必要なライブラリがインポートされます。

• サブプロット機能は、コンソールに画像をプロットする前にプロット領域を設定するために使用されます。

• scikit-learnパッケージにすでに存在する「コイン」データが入力として使用されます。

• 「sobel」フィルターは、入力の「sobel」画像を取得するために使用されます。ここで、結果の画像ではエッジが強調されます

• 関数「apply_hysteresis_threshold」は、特定のしきい値の上下の値を取得するために使用されます。

• このデータは、関数「imshow」を使用してコンソールに表示されます。