เริ่มต้นกับการ Thresholding

การประมวลผลภาพด้วย Python

Rebeca Gonzalez

Data Engineer

Thresholding

การแบ่งภาพเป็นส่วนหน้าและส่วนหลัง

ด้วยการแปลงเป็นขาวดำ

ทำโดยกำหนดค่าแต่ละพิกเซลดังนี้

255 (ขาว) ถ้าพิกเซล $\gt$ ค่า thresh
0 (ดำ) ถ้าพิกเซล $\lt$ ค่า thresh

ภาพ Thresholding ของชายถือกล้อง

Thresholding

วิธีการแบ่งส่วนภาพที่ง่ายที่สุด

แยกวัตถุ
- การตรวจจับวัตถุ
- การตรวจจับใบหน้า
- และอื่นๆ

ภาพ Thresholding ของโดมิโน

Thresholding

ใช้ได้กับภาพโทนสีเทาเท่านั้น

ขั้นตอน Thresholding โดยใช้โดมิโน เริ่มจากภาพสี RGB-3 จากนั้นเป็นโทนสีเทา และสุดท้ายเป็นภาพที่ผ่าน Thresholding

นำไปใช้งาน

# Obtain the optimal threshold value
thresh = 127


# Apply thresholding to the image
binary = image > thresh


# Show the original and thresholded
show_image(image, 'Original')
show_image(binary, 'Thresholded')

ภาพ Thresholding ของชายถือกล้อง

Inverted Thresholding

# Obtain the optimal threshold value
thresh = 127


# Apply thresholding to the image
inverted_binary = image <= thresh


# Show the original and thresholded
show_image(image, 'Original')
show_image(inverted_binary, 
           'Inverted thresholded')

ภาพ Inverted Thresholding ของชายถือกล้อง

ประเภท

แบบ Global หรืออิงฮิสโตแกรม: เหมาะกับพื้นหลังสม่ำเสมอ
แบบ Local หรือ Adaptive: เหมาะกับพื้นหลังที่มีแสงไม่สม่ำเสมอ

การเปรียบเทียบ Global Thresholding และ Local Thresholding

ลองใช้อัลกอริทึม Thresholding หลายแบบ

from skimage.filters import try_all_threshold


# Obtain all the resulting images
fig, ax = try_all_threshold(image, verbose=False)


# Showing resulting plots
show_plot(fig, ax)

ลองใช้อัลกอริทึม Thresholding หลายแบบ

ผลการทดสอบวิธี Global Thresholding ทั้งหมดกับภาพโทนสีเทาของหน้าข้อความ

ค่า Thresh ที่เหมาะสม

Global

พื้นหลังสม่ำเสมอ

# Import the otsu threshold function
from skimage.filters import threshold_otsu


# Obtain the optimal threshold value
thresh = threshold_otsu(image)


# Apply thresholding to the image
binary_global = image > thresh

ค่า Thresh ที่เหมาะสม

Global

# Show the original and binarized image
show_image(image, 'Original')
show_image(binary_global, 'Global thresholding')

ภาพต้นฉบับของชายถือกล้อง ภาพที่ผ่าน Thresholding และฮิสโตแกรมพร้อมเส้นสีแดงแสดงค่า Thresh ที่เหมาะสม

ค่า Thresh ที่เหมาะสม

Local

พื้นหลังไม่สม่ำเสมอ

# Import the local threshold function
from skimage.filters import threshold_local


# Set the block size to 35
block_size = 35


# Obtain the optimal local thresholding
local_thresh = threshold_local(text_image, block_size, offset=10)


# Apply local thresholding and obtain the binary image
binary_local = text_image > local_thresh

ค่า Thresh ที่เหมาะสม

Local

# Show the original and binarized image
show_image(text_image, 'Original')
show_image(binary_local, 'Local thresholding')

ภาพหน้าข้อความที่ผ่าน Local Thresholding

มาฝึกกันเถอะ!

การประมวลผลภาพด้วย Python