OPENCV: しきい値を使用したセグメンテーション

この記事では、オブジェクトセグメンテーションの基本的なテクニックについて説明します。 閾値処理 。詳細に進む前に、以下に OpenCV の概要を簡単に説明します。 OpenCV (Open Source Computer Vision) は、次のようなさまざまな分野でリアルタイムのコンピュータビジョンタスクを実行することを目的としたプログラミング関数のクロスプラットフォームオープンソースライブラリです。

顔認識
虹彩認識システム
ジェスチャー認識
ヒューマン・コンピューター・インタラクション (HCI)
モバイルロボティクス
オブジェクトの識別
セグメンテーションと認識
立体視ステレオビジョン: 2 台のカメラによる奥行き認識
拡張現実

また、上記の領域をサポートするために使用されるさまざまな分類器を含む堅牢な統計機械学習ライブラリも含まれています。 OpenCV を使用するには、必要なライブラリをインポートまたはインクルードするだけで、利用可能な無数の関数を利用できるようになります。 閾値処理 は、オブジェクトを背景から分離するために使用される非常に一般的なセグメンテーション手法です。以下の記事では、しきい値に使用されるさまざまなテクニックについて説明しました。 グレースケール画像(8ビット) 。のプロセス しきい値処理 画像の各ピクセル値 (ピクセル強度) を指定されたしきい値と比較することが含まれます。これにより、入力画像のすべてのピクセルが 2 つのグループに分割されます。

強度値が閾値より低いピクセル。
閾値より大きい強度値を持つピクセル。

これら 2 つのグループには、さまざまなセグメンテーションタイプに応じて異なる値が与えられるようになりました。 OpenCV は、次の関数を使用して、グレースケール (8 ビット) 画像で 5 つの異なるしきい値スキームをサポートします。 Double Threshold(InputArray src OutputArray dst double thresh double maxval int type) パラメータ:

InputArray src: 入力画像 (Mat 8 ビットまたは 32 ビット)

OutputArray dst: 出力画像 (入力と同じサイズ)

double thresh: しきい値を設定します

double maxval: タイプ 1 および 2 で使用される maxVal

int type* : 使用するしきい値の種類を指定します。 (0-4)

*以下に閾値処理タイプのリストを示します。 入力画像

入力 RGB 画像は、しきい値処理が行われる前に、まずグレースケール画像に変換されます。

しきい値の種類

ソース画像の (x y) のピクセル強度値がしきい値より大きい場合、最終画像の値は maxVal に設定されます。

ソース画像の (x y) のピクセル強度値がしきい値より大きい場合、最終画像の値は 0 に設定され、それ以外の場合は maxVal に設定されます。

ソース画像の (x y) のピクセル強度値がしきい値より大きい場合、最終画像の値はしきい値に設定され、それ以外の場合は変更されません。

ソース画像の (x y) のピクセル強度値がしきい値より大きい場合、最終画像の (x y) の値は変化しません。残りのピクセルはすべて「0」に設定されます。

ソース画像の (x y) のピクセル強度値がしきい値より大きい場合、最終画像の (x y) の値は「0」に設定されます。残りのピクセル値はすべて変更されません。

OpenCV プログラムをコンパイルするには、システムに OpenCV ライブラリがインストールされている必要があります。近日中に同じための簡単なチュートリアルを投稿する予定です。 OpenCV をすでにインストールしている場合は、選択した入力イメージを使用して以下のコードを実行します。 CPP

    // CPP program to demonstrate segmentation   // thresholding.   #include         #include         #include         #include         using     namespace     cv  ;   int     main  (  int     argc       char  **     argv  )   {      if     (  argc     !=     2  )         {      cout      < <     ' Usage:  '      '   '      < <     endl  ;      return     -1  ;      }      int     threshold_value     =     0  ;      // Valid Values: 0 1 2 3 4      int     threshold_type     =     2  ;         // maxVal useful for threshold_type 1 and 2      int     maxVal     =     255  ;         // Source image      Mat     src     =     imread  (  argv  [  1  ]     1  );      cvNamedWindow  (  'Original'       CV_WINDOW_NORMAL  );      imshow  (  'Original'       src  );      Mat     src_gray       dst  ;      // Convert the image to GrayScale      cvtColor  (  src       src_gray       CV_BGR2GRAY  );      // Create a window to display results      cvNamedWindow  (  'Result'       CV_WINDOW_NORMAL  );      createTrackbar  (  'Threshold'       'Result'           &  threshold_value       255  );      while     (  1  )         {      threshold  (  src_gray       dst       threshold_value           maxVal       threshold_type  );      imshow  (  'Result'       dst  );      waitKey  (  1  );      }   }