しきい値処理を始める

Pythonで学ぶ画像処理

Rebeca Gonzalez

Data Engineer

しきい値処理

画像を前景と背景に分割

画像を白黒にすることで

各ピクセルを次で設定:

  • ピクセルがしきい値より大きいなら 255（白）
  • ピクセルがしきい値より小さいなら 0（黒）

カメラを持つ男性のしきい値画像

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しきい値処理

最も簡単な画像セグメンテーション手法

  • オブジェクトを分離
    • 物体検出
    • 顔検出
    • など

ドミノ駒のしきい値画像

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しきい値処理

グレースケール画像にのみ適用

ドミノ駒で示すしきい値処理の手順。RGB（3色）→グレースケール→しきい値

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適用してみる

# 最適なしきい値を取得
thresh = 127


# 画像にしきい値処理を適用
binary = image > thresh


# 元画像としきい値処理後を表示
show_image(image, 'Original')
show_image(binary, 'Thresholded')

カメラを持つ男性のしきい値画像

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反転しきい値処理

# 最適なしきい値を取得
thresh = 127


# 画像にしきい値処理を適用
inverted_binary = image <= thresh


# 元画像としきい値処理後を表示
show_image(image, 'Original')
show_image(inverted_binary, 
           'Inverted thresholded')

カメラを持つ男性の反転しきい値画像

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分類

  • グローバル／ヒストグラム型: 均一な背景に有効

  • ローカル／適応型: 不均一な照明に有効

グローバルとローカルしきい値の比較

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他のしきい値アルゴリズムを試す

from skimage.filters import try_all_threshold


# すべての結果画像を取得
fig, ax = try_all_threshold(image, verbose=False)


# 結果のプロットを表示
show_plot(fig, ax)
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他のしきい値アルゴリズムを試す

テキストページのグレースケール画像で試した全グローバルしきい値法

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最適なしきい値

グローバル

均一な背景
# Otsuのしきい値関数をインポート
from skimage.filters import threshold_otsu


# 最適なしきい値を取得
thresh = threshold_otsu(image)


# 画像にしきい値処理を適用
binary_global = image > thresh
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最適なしきい値

グローバル

# 元画像と二値化画像を表示
show_image(image, 'Original')
show_image(binary_global, 'Global thresholding')

カメラを持つ男性の元画像、しきい値画像、ヒストグラム（最適しきい値に赤線）

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最適なしきい値

ローカル

不均一な背景
# ローカルしきい値関数をインポート
from skimage.filters import threshold_local


# ブロックサイズを35に設定
block_size = 35


# 最適なローカルしきい値を取得
local_thresh = threshold_local(text_image, block_size, offset=10)


# ローカルしきい値処理を適用して二値画像を得る
binary_local = text_image > local_thresh
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最適なしきい値

ローカル

# 元画像と二値化画像を表示
show_image(text_image, 'Original')
show_image(binary_local, 'Local thresholding')

テキストページのローカルしきい値画像

Pythonで学ぶ画像処理

演習に進みましょう！

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