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예제: 이진화 및 양자화
binarize 함수를 사용하여 계조도 2인 이미지를 생성합니다. quantize를 사용하여 계조도 n인 이미지를 생성합니다.
이 함수는 이미지의 각 요소에 대해, 요소가 지정된 분계점보다 작거나 같은 경우 0을 반환하고 요소가 분계점보다 크면 1을 반환합니다.
이진화 및 양자화를 사용하면 적절한 분계점이나 레벨 수를 선택하여 이미지를 뚜렷하게 표현할 수 있습니다. 이진화 및 양자화가 이미지 분석의 첫 단계인 경우도 있습니다.
이 예제를 사용하는 것에 대한 자세한 내용은 이미지 처리 예제 정보를 참조하십시오.
binarize
1. READ_IMAGE 함수를 사용하여 이미지를 읽습니다.
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(bridge.bmp)
2. 분계점을 설정합니다.
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3. binarize 함수를 사용하여 이진화된 이미지를 생성합니다.
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4. WRITEBMP 함수를 사용하여 이진화된 이미지를 파일에 기록합니다.
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(bridge_bin.bmp)
thresh 값을 바꿔 이미지에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.
이진화 자동 설정
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.
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2. 이미지를 이진화합니다.
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3. 이진화된 이미지를 파일에 기록합니다.
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(part.gif)
(part_bin.bmp)
선택적 인수 사용
특정 레벨 범위를 강화 또는 약화시키기 위해 선택적 인수인 lowThresh, highThresh, inValueoutValue를 지정할 수 있습니다. lowThreshhighThresh 사이의 모든 레벨은 inValue로 이진화되고 나머지 레벨은 outValue로 이진화됩니다. 입력 매개변수의 값은 0에서 255 사이가 아니어도 되며 임의의 값이 될 수 있습니다. inValueoutValue를 동일하게 지정할 수도 있습니다. 이러한 경우 전체 이미지가 하나의 레벨로만 설정됩니다.
1. 50에서 150 사이의 이미지 레벨은 25로 설정하고 나머지 레벨은 200으로 설정합니다.
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2. 선택적 인수를 사용하여 bridgegray 이미지 행렬을 이진화합니다.
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3. 이진화된 이미지를 파일에 기록합니다.
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(bridge_bin2.bmp)
quantize
1. 위에서 사용한 그레이스케일 이미지에 quantize 함수를 적용합니다.
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2. 양자화된 이미지를 파일에 기록합니다.
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(bridge_q3.bmp)
3. 벡터의 레벨을 지정하고 동일한 이미지를 양자화합니다. 이 3레벨 양자화를 이전 결과와 비교합니다.
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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.
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(bridge_q3v.bmp)
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