問題タブ [adaptive-threshold]

MATLAB で次のMinimum Error Thresholding (J. Kittler および J. Illingworth による) メソッドを実装しようとしています。

PDFをご覧ください：

• Scribd - 最小エラーしきい値。
• DocDroid - 最小エラーしきい値。

私のコードは次のとおりです。

次の画像で試してみました。

元のサイズの画像.

ターゲットは、文字 (ヘブライ文字) のバイナリ イメージを抽出することです。画像のサブブロック (40 x 40) にコードを適用しました。それでも、 K-Means Clustering 法に劣る結果が得られました。

私は何か見落としてますか？誰でも良いアイデアがありますか？

ありがとう。

PS 誰でも「Adaptive-Thresholding」を件名タグに追加しますか (私は新しいのでできません)。

findContours()この画像を適応的にしきい値処理して、OpenCVを使用して外側の境界線を見つけたいと思います。私が適応しきい値を使用するのは通常の理由です。大津の方法を使用しても、グローバルなしきい値処理では、画像の異なる部分間の明るさの違いを適切に補正できません。

残念ながら、アダプティブ スレッシュホールドは、太いグリッド線との交点の一部で破損を引き起こします。これは、交点のピクセルの場合、太いグリッド線が周囲の領域の大部分を占めているため、ローカルしきい値が交点のピクセルの (適度に暗い) 値よりも高くなるためです。驚くべきことに、この効果は、しきい値ウィンドウが大きい場合でもある程度保持されます。

もちろん、これにより、これらのタイプの画像で輪郭を見つけるのに適応しきい値が役に立たなくなります。ただし、接続されたエッジを考え出す点では、Canny などの他のアルゴリズムよりも全体的にはるかに優れています。

画像内のすべての 1 ピクセルおよび 2 ピクセルのギャップを手動で埋めることにより、適応しきい値処理後にエッジを再接続することができました (実際には、実行時間を節約するために縮小された画像でしきい値処理を行います。上記のフルではギャップが大きくなります) -サイズ画像)。私が使用した OpenCV コードは次のとおりです (Android バインディング用に記述)。0 は黒、-1 は白です。

ギャップを埋める前後の縮小画像を次に示します。

これはここではかなりうまく機能しますが、大雑把な手法であり、すべてのギャップを埋めるわけではなく、グリッドを近くの他の輪郭と結合することもあります。

適応しきい値の後で切断された輪郭を回避する信頼できる方法は何ですか?

画像の二値化に最適な適応しきい値法を探しています。しかし、暗くてぼやけた画像に問題があります。
入力画像:

適応しきい値法を使用すると、次の
出力画像が表示されます。

これは私にはよくありません！
それで、誰かがこの問題を解決するのを手伝ってくれませんか?

別の画像:

と ：

最初は@Hammer'solutionで非常に悪いようです（cチャネルを選択する必要があります）、2番目は適応しきい値法線を使用できます。
だから私はすべての場合に最適な解決策を見つけたい.

もう一度ありがとう！

手の X 線画像から皮膚の粒子を除去したいと考えています。骨を白く、X 線の皮膚領域を含む他のすべての領域を黒くします。私は自分のプロジェクトをマットラボで行っています。

更新された質問:

この画像を二値化することはできますか？この写真とまったく同じ画像のリストがあります。

画像に白黒の値のみを持たせたい。

アップデート：

画像から 2 値化してノイズを除去しようとしましたが、これが得られます。

私が見つけた最も簡単な方法なので、それを使用しようとしましたが、十分に効率的ではないと思います. Aforge.net ライブラリからのものです。私は SISThreshold を使用しました。これは、otsu しきい値が機能しないためです。Otsu は、私が最もよく知っているものです。

それらをクリーンアップするためのより良いアプローチまたは他の方法を教えていただければ幸いです。ありがとう！

I want to compare the performance of various thresholding methods. Literally, I found various thresholding methods are

• Histogram shape based methods (Ex:- Otsu Method)
• Clustering based methods
• Entropy based methods
• Attribute similarity methods
• Locally Adaptive Thresholding

I dont know whether python opencv2 has the above mentioned thresholding methods implementation are not. Any other python library has its implementations ?

I found some Links but thats are very basic :-
http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/threshold/threshold.html http://opencvpython.blogspot.in/2013/05/thresholding.html
(Local thresholding, Global thresholding, Adaptive thresholding, binary, binary_inverted etc., only exists in python opencv. Thast I found)

Can anyone help me to implement the above mentioned thresholding types ? Or any idea to accomplish my task ?

Thanks in adnvance...

両方の方法を使用しようとしましたが、適応しきい値の方が良い結果が得られているようです。使った

元の画像では、私だけがしきい値を使用しました。

適応しきい値処理のように、画像をより良くするために大津法で微調整できるものはありますか? もう 1 つ、側面に不要な指紋の跡が残っています。それらを処分する方法を教えてください。

自分で定義した正方形内の白いピクセルの割合を比較することで、ROI を得ることができるとジャーナルから読みました。ただし、この方法では、OTSU メソッドを使用して見つけることができるしきい値が必要ですが、AdaptiveThresholding についてはよくわかりません。

結果 ：

画像でadaptiveThresholdingを実行しようとしていますが、次のエラーが発生します:

理由を理解できないようです。ここに私のコードがあります：