PythonとOpenCVを使って画像の閾値処理(二値化処理)を実装する方法

2023.01.18 2022.10.10

今日は、画像の閾値処理とは何か、そしてどのようにpythonプログラミング言語で同じものを実装するかを理解しようと思います。

さっそくその概念に触れてみましょう。

こちらもご覧ください。

Pythonを使った画像のエッジ検出。

この記事もチェック：PythonとOpenCVのfilter2Dメソッドを使って画像にぼかし、エッジ検出などをやる方法

画像の閾値処理とは？
様々な種類の閾値処理技術
フルコード
サンプル出力 – 1
サンプル出力 – 2
まとめ

画像の閾値処理とは？

閾値処理とは、画像を前景と背景の2つに分割する処理です。

「前景 “と “背景 “の2つの部分に分割するプロセスであると定義されています。

これは、様々な画像処理タスクで使用され、より高度な画像認識やセグメンテーションなどを可能にします。

様々な種類の閾値処理技術

以下のような様々な閾値技術を実装することができます。


S.No.	閾値処理技術名｜機能名｜説明｜｜｜1｜バイナリ閾値処理
1｜バイナリ閾値処理｜cv2.THRESHEE_BINARY｜1.（ピクセル強度） > set threshold : 255 (white)2.Else set to 0 (black).
2	Binary Inverted Thresholding	cv2.THRESH_BINARY_INV	cv2.THRESH_BINARY の逆のケース．
3	Tozero Thresholding	cv2.THRESHG_TOZERO	1. (ピクセル強度) < しきい値 : 0 (黒)に設定する 2. それ以外の場合は白に設定｜4｜Tozero Inverted
4	Tozero Inverted Thresholding	cv2.THRESH_TOZERO_INV	cv2.THRESH_TOZERO と逆の場合．
5	Truncated Thresholding	cv2.THRESHG_TRUNC	1. ( ピクセル強度 ) > しきい値．閾値まで切り捨て．2. 画素値は，閾値と同じになるように設定されます．3. それ以外の値はそのまま。

さまざまな閾値処理技術

こちらもお読みください。

フルコード

閾値メソッドは実装のための直接的な関数を持っているので、閾値メソッドのコード実装を直接見ることができます。

同じようにコーディング実装を理解していただければと思います。

import cv2  

import numpy as np
 
img = cv2.imread('lori.jpg')  

img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
 
ret, thresh_hold = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY) 

ret, thresh_hold1 = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) 

ret, thresh_hold2 = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_TOZERO) 

ret, thresh_hold3 = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV) 

ret, thresh_hold4 = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_TRUNC)   
 
thresh_hold = cv2.resize(thresh_hold, (960, 540))    

cv2.imshow('Binary Threshold Image', thresh_hold) 
 
thresh_hold1 = cv2.resize(thresh_hold1, (960, 540))    

cv2.imshow('Binary Threshold Inverted Image', thresh_hold1) 
 
thresh_hold2 = cv2.resize(thresh_hold2, (960, 540))    

cv2.imshow('Threshold Tozero Image', thresh_hold2) 
 
thresh_hold3 = cv2.resize(thresh_hold3, (960, 540))    

cv2.imshow('ThresholdTozero Inverted output', thresh_hold3) 
 
thresh_hold4= cv2.resize(thresh_hold4, (960, 540))    

cv2.imshow('Truncated Threshold output', thresh_hold4) 
 
if cv2.waitKey(0) & 0xff == 25:  

    cv2.destroyAllWindows()