問題タブ [adaptive-threshold]

ブラッドリーによる適応しきい値処理の実装について、おそらくばかげた質問がいくつかあります。http://people.scs.carleton.ca:8008/~roth/iit-publications-iti/docs/gerh-50002.pdfに関する論文を読みましたが、少し混乱しています。主にこの声明について：

次の入力があるとします。

そしてそれを言いましょう：

つまり、3x3 のウィンドウがあるということですね。それで：

カウントとは何ですか？ウィンドウ内のピクセル数である場合、アルゴリズムに従って 3*3=9 ではなく、なぜ 2*2=4 なのですか? さらに、ピクセルの元の値にカウントが乗算されるのはなぜですか?

論文によると、値は周囲のピクセルの平均値と比較されますが、なぜそうではないのか

それから？

誰かが私にこれを説明してもらえますか? それはおそらく非常にばかげた質問ですが、私には理解できません。

画像処理に関してはかなりの素人です。通常のしきい値処理は正常に実行できましたが、適応しきい値処理でエラーが発生しています。これが私のコードです：

エラーメッセージ：

どんな助けでも大歓迎です。

RGB画像があります。それに適応しきい値処理を適用したいと思います。どうすればしきい値を見つけることができますか??? 各チャネルのしきい値を個別に見つけることができると思いますが、次の混乱は何ですか?? または、より良い解決策を提供できれば、それはかなりの価値があります。ありがとう。

Bradley Adaptive しきい値処理を実装しようとしています。スタック オーバーフローの質問の 1 つに Python コードがあることは知っています。しかし、それに従ってJSで同じことを実装するのに苦労しています。誰でも私を助けてもらえますか？これまでのところ、私のコードは次のとおりです。

非常に悪いイメージを持っています。イメージとは言えません。

低品質の画像を 2 値化したかったのですが、Sauvola の方法、NiBlack の方法などのグローバルおよびローカル 2 値化技術の実装である既存のソリューションまたはプログラムがあまり役に立たないことがわかりました。

論文に記載されているような、より優れた方法に関するいくつかの優れた論文を見つけました。 -binar 2) https://www.jstage.jst.go.jp/article/elex/1/16/1_16_501/_pdf

しかし、私はこれまで画像処理にあまり取り組んだことがなかったので、それを実装する方法と、これらのアルゴリズムを実装するために必要な知識を知りたかったのです。

私たち（私のグループと私）は、手を追跡できるようにしたいと考えています（ほとんどの人差し指先です）。手は基本的に写真の顔と同じ色ですが、ご覧のとおり、多くのノイズが発生しています。手の後ろにある黒い「スクリーン」で非常にうまく機能します。

問題は、アダプティブしきい値処理がグレースケール画像でのみ有効であるため、手をうまく検出できないことです。

私は HSV Adaptive Thresholding をグーグルで試してみましたが、運がなかったので、stackoverflow には素晴らしいアイデアがあると思いました。

編集: 現在の HSV -> バイナリしきい値: