opencv チュートリアルチャレンジ3 画像のしきい値処理

画像のしきい値処理 — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation

元画像

cv2.threshold

この関数は，シングルチャンネルの配列に対して，ある定数での閾値処理を行います．これは，グレースケールからの2値画像生成（関数 compare も，この目的に利用できます）やノイズ除去（つまり，小さすぎたり大きすぎたりする値をはじく処理）などに利用される場合が多いです．この関数がサポートする閾値処理にはいくつかの種類があり，それは引数 thresholdType によって決定されます：

double threshold(const Mat& src, Mat& dst, double thresh, double maxVal, int thresholdType)
配列の要素に対して，ある定数での閾値処理を行います．

パラメタ:   
src – 入力配列（シングルチャンネル，8ビット，あるいは32ビット浮動小数点型）．
dst – src と同じサイズ，同じ型の出力配列．
thresh – 閾値．
maxVal – 閾値処理の種類が THRESH_BINARY や THRESH_BINARY_INV の場合に利用される，最大値の値．
thresholdType – 閾値処理の種類（以下の説明を参照してください）．

やってみる

ret, img = cv2.threshold(img, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)

ret, img = cv2.threshold(img, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)

cv2.adaptiveThreshold

適応的閾値処理

void adaptiveThreshold(const Mat& src, Mat& dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C)
配列に対して，適応的な閾値処理を行います．

パラメタ:   
src – 8ビット，シングルチャンネルの入力画像．
dst – src と同じサイズ，同じ型の出力画像．
maxValue – 条件を満足するピクセルに割り当てられる非0の値．説明を参照してください．
adaptiveMethod – 利用される適応的閾値アルゴリズム： ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C または ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C （説明を参照してください）．
thresholdType – 閾値の種類． THRESH_BINARY または THRESH_BINARY_INV のどちらか．
blockSize – ピクセルの閾値を求めるために利用される近傍領域のサイズ．3, 5, 7, など．
C – 平均または加重平均から引かれる定数（説明を参照）．通常，これは正値ですが，0や負値の可能性もあります．

やってみる

img = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 15, 20)