実用化
私が書いたメソッドの一部を実装するように要求されました。 興味と人々のためにあなたがしないこと。
小さくシンプルなものから始めます。
実装済み
- より低いしきい値での二値化
- 上限しきい値の二値化
- ダブルリミット二値化
- Otsメソッド（大津）
- ヤニメソッド（ヤニ）
- 平均法
下限しきい値と上限しきい値の二値化
最も単純な実装は、しきい値の上限（下限）です。しきい値より下（上）のピクセル振幅が黒に変わる場合、残りは白になります。
下限のみの例を示します。なぜなら、 基本的に、上限は反転です。
私の意見では、多くの複雑さを引き起こす3つの写真を例にとります。
最初のもの：
エッジを見つけるのが難しいのは、 エッジ間の差は非常に小さいです。
第二：
花は非常に小さく、少女と背景の差も非常に小さく、タスクを複雑にします。
第三：
最後のものはコメントなしで残します。
二重しきい値の二値化
この方法は、[a、b]の範囲に入るピクセルの振幅の値が黒になり、白に落ちないという事実にあります。
異なるオプションを表示するためだけに設定された境界線。
Otsメソッド（大津）
上記のリンクはアルゴリズムを説明しています。 大津メソッドへの参照
ヤニメソッド
この方法は、グレーの振幅g maxの最大値とグレーの振幅g minの最小値を見つけることにあります。 さらに、最小から中間までの範囲にあるピクセルの平均数が考慮されます。 したがって、Yanni（Yani）の最適なしきい値が計算されます。
Yanni（Yani）のしきい値の結果：
ミドルメソッド
この方法は、グレー振幅の最小g minと最大値g maxを見つけ、それらの間の平均値を見つけることから成ります。
T opt =（g max -g min ）/ 2;
結論
ご覧のとおり、各メソッドは特定の領域向けに設計されており、その使用は他の領域のアプリケーションを常に見つけるとは限りません。 ローカルとグローバルの両方の分析のためのメソッドがまだたくさんあります。メソッドをさらに実装し、それらの作業の結果を提供するようにします。
ご清聴ありがとうございました。
PSエラーがある場合は、正しく書きます。