자동 이진화를 사용하면 기계식 시각 인식 응용 분야에서 관심 항목을 강조표시할 수 있습니다.
분계점 값이 지정되지 않은 경우 binarize 함수에서 자동으로 분계점을 계산합니다.
1. 기계 부품의 디지털화된 그레이스케일 이미지를 읽습니다.
2. 이미지를 이진화합니다.
3. 이진화된 이미지를 파일에 기록합니다.
(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.
1. 50에서 150 사이의 이미지 레벨은 25로 설정하고 나머지 레벨은 200으로 설정합니다.
2. 선택적 인수를 사용하여 bridgegray 이미지 행렬을 이진화합니다.
3. 이진화된 이미지를 파일에 기록합니다.
(bridge_bin2.bmp)
quantize
1. 위에서 사용한 그레이스케일 이미지에 quantize 함수를 적용합니다.
2. 양자화된 이미지를 파일에 기록합니다.
(bridge_q3.bmp)
3. 벡터의 레벨을 지정하고 동일한 이미지를 양자화합니다. 이 3레벨 양자화를 이전 결과와 비교합니다.
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.