【Python/OpenCV】適応的閾値処理で二値化

Python版OpenCV(cv2.adaptiveThreshold)で適応的二値化処理を実装する方法をソースコード付きで解説します。

【はじめに】適応的二値化処理とは

適応的二値化処理(AdaptiveThreshold)は、閾値を固定せず、画素ごとに変化させる二値化処理です。
つまり、画素毎に異なる閾値を算出して設定します。

適応的二値化処理が向いているケース
1 全体的に緩やかに明るさが変化しているようなるような画像(不鮮明な写真や影が写り込んでいる写真など)
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原理はこちら 適応的二値化処理の原理・特徴・計算式

このアルゴリズムは、NumPyで簡単に実装できます。
また、OpenCVの「cv2.adaptiveThreshold」メソッドを使えば、より簡単に実装できます。

動画解説版

書式

dst = cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C)
パラメータ名 説明
src 入力画像
maxValue 閾値を満たす画素に与える画素値
adaptiveMethod 閾値の計算方法(cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C なら近傍画素値の平均値、cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_Cならガウシアンの重み付き平均値を閾値にする)
thresholdType 閾値の種類(THRESH_BINARY or THRESH_BINARY_INV)
blockSize 閾値計算に利用する近傍領域サイズ(3なら8近傍)
C 計算した閾値からCを引いた値を最終的な閾値にする
dst 出力画像

今回は、以下の2通りの方法で処理を実装してみました。

説明
方法① NumPyでアルゴリズムを書いて実装(原理の理解を深めるため)
方法② cv2.adaptiveThresholdで実装

【ソースコード】Python3 + OpenCV

サンプルプログラムのソースコードです。

方法①

方法②

実行結果

サンプルプログラムの実行結果です。

■入力画像(左)と出力画像(右)

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