자동 이진화를 사용하면 기계식 시각 인식 응용 분야에서 관심 항목을 강조표시할 수 있습니다.
분계점 값이 지정되지 않은 경우 binarize 함수에서 자동으로 분계점을 계산합니다.
1. binarize를 기계 부품의 디지털화된 그레이스케일 이미지에 적용합니다.
(part.gif)
(part_bin.bmp)
선택적 인수 사용
특정 레벨 범위를 강화 또는 약화시키기 위해 선택적 인수인 lowThresh, highThresh, inValue 및 outValue를 지정할 수 있습니다. lowThresh 및 highThresh 사이의 모든 레벨은 inValue로 이진화되고 나머지 레벨은 outValue로 이진화됩니다. 입력 매개변수의 값은 0에서 255 사이가 아니어도 되며 임의의 값이 될 수 있습니다. inValue 및 outValue를 동일하게 지정할 수도 있습니다. 이러한 경우 전체 이미지가 하나의 레벨로만 설정됩니다.
50에서 150 사이의 이미지 레벨은 25로 설정하고 나머지 레벨은 200으로 설정합니다.
(bridge_bin2.bmp)
quantize
1. quantize를 위에서 사용한 그레이스케일 이미지에 적용합니다.
(bridge_q3.bmp)
2. 벡터에 레벨을 지정하고 quantize 함수를 동일한 이미지에 적용합니다. 이 3레벨 양자화를 이전 결과와 비교합니다.
(bridge_q3v.bmp)
v의 값은 오름차순이어야 하며 임의의 실수가 될 수 있습니다. 지정된 이미지 범위 내에서 일정한 간격을 이루지 않는 양자화 레벨을 사용하려는 경우 이 지정 방법이 유용합니다.