Cvthreshold binary options

Thresholding Introdução Thresholding é uma das técnicas mais básicas para o que é chamado Image Segmentation. Quando você limiar uma imagem, você obtém segmentos dentro da imagem. Cada um representando algo. Por exemplo. Algoritmos de segmentação complexos podem ser capazes de segmentar casas-como estruturas em uma imagem. Com thresholding, você pode segmentar a imagem com base na cor. Por exemplo, você pode segmentar todas as cores vermelhas em uma imagem. Heres o que bem estar fazendo neste tutorial: um aplicativo que irá limiar para fora as regiões vermelhas em uma imagem. Algo como isto: Um exemplo de como o thresholding funciona Você pode perguntar, exatamente por que passar por todos os problemas de limiar uma imagem A razão para isso é: A imagem thresholded é mais fácil para o computador analisar. Ele tem limites claros, rígidos, para que o computador pode facilmente encontrar o limite de cada região (cada um dos quais representa um patch vermelho). Lembre-se, limiar não é o melhor algoritmo (como você verá mais tarde). Mas dá resultados razoavelmente bons para muitas imagens (como você pode ver na imagem acima). O projeto Comece criando um aplicativo de console C Win32. Escolha qualquer nome que desejar e clique em OK. Em seguida, aceite as opções padrão e clique em Concluir. Como sempre, comece por adicionar cabeçalhos OpenCVs: Em seguida, vá para o Projeto gt Propriedades gt Configuração Propriedades gt Linker gt Entrada, e coloque o seguinte pedaço de texto em Dependências Adicionais: cv. lib cvaux. lib cxcore. lib highgui. lib , Sem as aspas, é claro. Agora estavam prontos para usar o OpenCV. Bem, comece por carregar uma imagem. Escreva isso na função principal: NOTA: Certifique-se de alterar o caminho de imagens para algo que realmente existe. Agora, crie bem 3 imagens de tons de cinza. Estas 3 imagens segurarão os canais vermelho, verde e azul da imagem img. Adicione estas linhas à função principal: A função cvCreateImage aloca memória para uma imagem. Atualmente, todas essas imagens são o mesmo em branco. Cada pixel é preto. Agora, copie bem cada canal nessas imagens. Um de cada vez: O comando cvSplit divide a imagem de 3 canais img em três canais diferentes. A ordem é azul, verde e vermelho porque thats como seu armazenado na memória. Até agora, temos os três canais conosco: Canais vermelhos, verdes e azuis da imagem Estavam interessados ​​em descobrir as regiões vermelhas. Tão bem o foco no canal vermelho (o topo mais na imagem acima). Youll aviso que não apenas as regiões vermelhas são brilhantes no canal vermelho. Mesmo as regiões brancas são brilhantes (porque branco azul-claro, tão branco é visto em todos os três canais). Para extrair áreas reais vermelhas, removemos áreas comuns com os canais verde e azul. Algo como isto: Apenas vermelho vermelho canal - (canal verde canal azul). E implementamos isso em código usando os seguintes comandos (adicione estes à função principal): Basicamente, o que weve feito é adicionar os canais azul e verde, e armazenar o resultado no canal verde. Em seguida, subtraia este canal verde do canal vermelho. E armazenar o resultado no canal vermelho. Aqui está o que channelRed tem depois que essas operações foram executadas: Somente a parte vermelha permanece Observe que nesta imagem, apenas as regiões vermelhas reais são brilhantes. O resto da imagem está escuro. Assim uptill agora weve sido bem sucedido em isolar as regiões vermelhas na imagem. Agora, nós fazemos o limiar. Adicione estas linhas à função principal: Após esta linha, channelRed armazena: A imagem thresholded Veja como a região vermelha fica brilhante Esta é a segmentação. Você cria segmentos. Whitered na imagem original. Blacknon vermelho. Agora, uma análise do que realmente acontece na função cvThreshold. A função passa por cada pixel da imagem. Se o valor do pixel for maior que 20 (o terceiro parâmetro). Ele muda para um 255 (o quarto parâmetro). Essa é a razão pela qual todos os vermelhos se tornam brilhantes. O primeiro parâmetro é a imagem de origem. A segunda é a imagem de destino. E ver o último parâmetro (CVTHRESHBINARY) Este parâmetro decide o comportamento desta função. CVTHRESHBINARY alterar o valor para 255 quando o valor for maior que 20. Outro valor possível é: CVTHRESHBINARYINV. O que é o inverso: se o valor é maior que 20, é definido como 0. Outro é definido como 255. Agora que weve limiar a imagem, tudo o que precisamos fazer é exibi-lo. Adicione estas linhas: Execute o programa, e você deve ver a imagem thresholded. Thresholding isnt que grande Mas ele permite que você obtenha através de um monte de situações muito facilmente (e eficiente). Se você tentou limiar a mesma imagem para obter os remendos verdes, youd obter algo como isto: Você obtém algumas áreas esverdeadas, mas nenhum deles não é proeminente o suficiente. E provavelmente seria descartado como ruído. Em tais situações, você pode tentar converter a imagem em HSV espaço de cores. E então, segmentando o canal H. Você tem uma gama estreita de matizes para o verde. Para fazer isso, você terá que usar a função cvInRangeS. Que é descrito abaixo. Limiar Avançado A função cvThreshold é boa para propósitos simples. Lugares onde você só precisa verificar se um valor de pixels é maior ou menor que um valor específico. Funções mais poderosas são a função cvCmp, cvCmpS, inRange e inRangeS. As funções que terminam em um S permitem comparar a imagem com um determinado valor (como 20). Os outros permitem comparar a imagem com outra imagem (para que você possa ter diferentes valores de comparação para diferentes pixels). A função cvCmp permite especificar o tipo de comparação (maior, maior ou igual, etc.). As suas sintaxes são: cmpop pode ter estes valores: CVCMPEQ - igual a CVCMPGT - maior que CVCMPGE - maior ou igual CVCMPLT - menor que CVCMPLE - menos ou igual CVCMPNE - não igual a A função inRange permite especificar um intervalo de valores (um mínimo E um máximo) que é convertido em um 255. Qualquer valor fora do intervalo é definido como 0. Suas sintaxes são: Bastante auto-explicativo. Esta função pode ser usada para limiar para fora uma imagem de HSV. Onde o canal H contém a imagem colorida. Eu escrevi um tutorial que usa essas funções, você pode estar interessado em lê-lo: rastreamento de objetos coloridos. Por enquanto é só. Espero que tenha aprendido algo com isso. Aprenda a identificar expressões faciais. Impressões digitais. Configurar armadilhas automáticas câmera. Estabilizar vídeo móvel com giroscópios e usar o Android NDK O livro é embalado com os fundamentos da visão por computador e você começará em apenas o caminho certo. Utkarsh Sinha criou AI Shack em 2018 e desde então tem trabalhado em visão computacional e campos relacionados. Ele está atualmente na Universidade Carnegie Mellon estudando visão computacional. Image Thresholding Neste tutorial, você vai aprender limiar simples, limiar adaptativo, Otsu8217s thresholding etc Você vai aprender essas funções. Cv2.threshold. Cv2.adaptiveThreshold etc Limiar Simples Aqui, o assunto é direto. Se o valor de pixel for maior que um valor de limiar, é atribuído um valor (pode ser branco), caso contrário, é atribuído outro valor (pode ser preto). A função usada é cv2.threshold. O primeiro argumento é a imagem de origem, que deve ser uma imagem em escala de cinza. O segundo argumento é o valor de limiar que é usado para classificar os valores de pixel. O terceiro argumento é o maxVal que representa o valor a ser dado se o valor do pixel for mais do que (às vezes menor que) o valor do limiar. OpenCV fornece diferentes estilos de thresholding e é decidido pelo quarto parâmetro da função. Diferentes tipos são: cv2.THRESHBINARY cv2.THRESHBINARYINV cv2.THRESHTRUNC cv2.THRESHTOZERO cv2.THRESHTOZEROINV Documentação explicar claramente o que cada tipo é destinado para. Consulte a documentação. São obtidas duas saídas. O primeiro é um retval que será explicado mais tarde. A segunda saída é nossa imagem limiarizada. Para plotar várias imagens, usamos a função plt. subplot (). Por favor, verifique Matplotlib docs para mais detalhes. O resultado é dado abaixo: Limiar Adaptável Na seção anterior, usamos um valor global como valor de limiar. Mas pode não ser bom em todas as condições onde a imagem tem diferentes condições de iluminação em diferentes áreas. Nesse caso, vamos para o limiar adaptativo. Nesse sentido, o algoritmo calcula o limiar para uma pequena região da imagem. Assim, obtemos limiares diferentes para regiões diferentes da mesma imagem e nos dá melhores resultados para imagens com iluminação variável. Ele tem três parâmetros de entrada especiais e apenas um argumento de saída. Método Adaptativo - Decide como o valor do thresholding é calculado. Cv2.ADAPTIVETHRESHMEANC. Valor de limiar é a média da área de vizinhança. Cv2.ADAPTIVETHRESHGAUSSIANC. Valor de limiar é a soma ponderada dos valores de vizinhança onde os pesos são uma janela gaussiana. Tamanho do bloco - Decide o tamanho da área da vizinhança. C - É apenas uma constante que é subtraída da média ou média ponderada calculada. Abaixo de pedaço de código compara thresholding global e thresholding adaptativo para uma imagem com iluminação variável: Otsus Binarization Na primeira seção, eu disse que há um segundo parâmetro retVal. Seu uso vem quando nós vamos para Otsus Binarization. Então, o que é isso No thresholding global, usamos um valor arbitrário para o valor do limiar, certo Então, como podemos saber que um valor que selecionamos é bom ou não Answer is, trial and error method. Mas considere uma imagem bimodal (Em palavras simples, imagem bimodal é uma imagem cujo histograma tem dois picos). Para essa imagem, podemos aproximadamente ter um valor no meio desses picos como valor limiar, à direita. Isso é o que a binarização Otsu faz. Assim, em palavras simples, ele calcula automaticamente um valor de limiar do histograma de imagem para uma imagem bimodal. (Para imagens que não são bimodais, a binarização não será precisa.) Para isso, nossa função cv2.threshold () é usada, mas passa uma bandeira extra, cv2.THRESHOTSU. Para o valor limiar, basta passar zero. Em seguida, o algoritmo encontra o valor de limite ideal e retorna você como a segunda saída, retVal. Se o thresholding de Otsu não for usado, retVal é igual ao valor de limite que você usou. Confira abaixo o exemplo. A imagem de entrada é uma imagem barulhenta. No primeiro caso, apliquei thresholding global para um valor de 127. No segundo caso, eu apliquei Otsus thresholding diretamente. No terceiro caso, eu filtrava a imagem com um kernel gaussiano de 5x5 para remover o ruído, e então aplicava o limiar de Otsu. Veja como o filtro de ruído melhora o resultado. Como O Works Workstation Otsu8217s Esta seção demonstra uma implementação de Python de binários Otsu8217s para mostrar como ele funciona realmente. Se você não está interessado, você pode ignorar isso. Uma vez que estamos trabalhando com imagens bimodais, o algoritmo Otsu8217s tenta encontrar um valor de limite (t) que minimiza a variância ponderada dentro da classe dada pela relação: Ele realmente encontra um valor de t que se situa entre dois picos tais que variâncias para ambos As aulas são mínimas. Pode ser simplesmente implementado em Python da seguinte forma: (Algumas das funções podem ser novas aqui, mas vamos cobri-las nos próximos capítulos) Recursos Adicionais Digital Image Processing, Rafael C. Gonzalez Exercícios Existem algumas otimizações disponíveis para Otsu8217s binarização. Você pode pesquisar e implementá-lo. TargetRecruit listado como fornecedor representativo no Gartner 2017 Market Guide for Services Procurement Solutions. 26 de outubro de 2017 Dublin, CA TargetRecruit, um dos principais sistemas de gerenciamento de mão-de-obra, construído sobre a plataforma Saleforce, foi listado como um fornecedor representativo no Gartners October 2017 Market Guide for Services Procurement Solutions. De acordo com o relatório, os líderes de TI para as soluções de suprimento e terceirização podem usar essa pesquisa para encontrar fornecedores que suportem suas necessidades. TargetRecruit foi o único fornecedor construído no Salesforce para torná-lo para a lista. Gartner observou que o mercado empresarial para soluções de aquisição de serviços é dominado por provedores de VMS que oferecem suporte para CWM e na maioria dos casos, SOW procurement. Emerging freelancer sistemas de gestão (FMSs) e soluções de governança de serviços também estão em uso, mas normalmente foram investidos em Por áreas de negócio específicas para casos de negócios específicos. O mercado de sistemas robustos e integrados de aquisição de serviços e sistemas de gestão da mão-de-obra para contratados diretos, trabalhadores temporários e contratados, freelancers, gig workers e declarações de trabalho continua a crescer rapidamente em demanda e maturidade. A TargetRecruit é líder em reunir essas soluções em uma plataforma altamente configurável e acessível. A Gartner não endossa qualquer fornecedor, produto ou serviço descrito em suas publicações de pesquisa e não aconselha os usuários de tecnologia a selecionar apenas os fornecedores com as classificações mais altas ou outra designação. As publicações de pesquisa do Gartner consistem nas opiniões da organização de pesquisa do Gartner8217 e não devem ser interpretadas como declarações de fato. A Gartner renuncia a todas as garantias, expressas ou implícitas, com respeito a esta pesquisa, incluindo quaisquer garantias de comercialização ou adequação a um propósito específico. Sobre TargetRecruit: TargetRecruit fornece soluções inovadoras para empresas em todo o mundo que querem se destacar na gestão de todo o seu talento aquisição e espectro de gestão de mão-de-obra para contratação direta, trabalho temporário e contrato, freelancers, contratantes independentes, declaração de trabalho e gig trabalhadores. O TargetRecruit é construído na plataforma Salesforce e oferece o máximo em configurações de aplicativos, acesso móvel e uma plataforma PaaS líder mundial, escalável e multi-inquilino. TargetRecruit é uma solução Avanka com mais de 100 funcionários e escritórios dos EUA em Dublin (CA) e Nashville (TN), bem como em Bangalore, na Índia. A TargetRecruit está listada na lista de 2017 Inc. 5000 como uma das empresas de crescimento mais rápido nos EUA.