- Розпізнавання обличчя
- Системи розпізнавання райдужної оболонки
- Розпізнавання жестів
- Взаємодія людини -комп'ютера (HCI)
- Мобільна робототехніка
- Ідентифікація об'єкта
- Сегментація та розпізнавання
- Стереопсис Стереогір: Сприйняття глибини від 2 камер
- Розширена реальність
- Пікселі, що мають значення інтенсивності, нижчі за порогу.
- Пікселі, що мають значення інтенсивності, більше порогу.
Вхідне зображення RGB вперше перетворюється на зображення сірого до того, як буде зроблено порогове значення. 
Порогові типи 
З двох груп, отриманих раніше, група, що мають члени з інтенсивністю пікселів, більшої, ніж встановлений поріг, - це призначення max_value або у випадку сірого значення значення 255 (білий). Члени групи, що залишилася, мають інтенсивність пікселів на 0 (чорний). 
Якщо значення інтенсивності пікселів при (x y) у вихідному зображенні більше порогу, значення в кінцевому зображенні встановлюється на maxval. 
Інв. Бінарний поріг такий же, як і двійковий поріг. Єдина суттєва різниця полягає в тому, що в інв. Рівень, що має групу, що має інтенсивність пікселів, більший за встановлений поріг, призначається "0", тоді як решта пікселів, що мають інтенсивність менше, ніж поріг, встановлюються на MaxVal. 
Якщо значення інтенсивності пікселів при (x y) у вихідному зображенні більше порогу, значення в кінцевому зображенні встановлюється на 0, він встановлений на maxval. 
Група, що має інтенсивність пікселів, більша за встановлений поріг, усічена до встановленого порогу, або іншими словами, значення пікселів встановлюються таким же, як і поріг. Усі інші значення залишаються однаковими. 
Якщо значення інтенсивності пікселів при (x y) у вихідному зображенні більше, ніж поріг, значення в кінцевому зображенні встановлюється на порогу, інакше воно не змінюється. 
Дуже проста методика порогу, в якій ми встановлюємо інтенсивність пікселів на "0" для всіх пікселів групи, що має значення інтенсивності пікселів менше, ніж поріг. 
Якщо значення інтенсивності пікселів при (x y) у джерельному зображенні перевищує порогове значення, значення (x y) на кінцевому зображенні не змінюється. Усі решта пікселів встановлені на "0". 
Подібно до попередньої методики тут ми встановлюємо інтенсивність пікселів на "0" для всіх пікселів групи, що має значення інтенсивності пікселів більше, ніж поріг. 
Якщо значення інтенсивності пікселів при (x y) у вихідному зображенні більше порогу значення при (x y) у кінцевому зображенні встановлено на "0". Все, що залишилося значення пікселів, не змінюються. Для складання програм OPENCV потрібно встановити бібліотеку OPENCV у вашій системі. Я буду розміщувати простий підручник на той самий у найближчі дні. Якщо ви вже встановили OpenCV запустіть нижче код із зображенням введення на ваш вибір. CPP // CPP program to demonstrate segmentation // thresholding. #include ' ' ' << endl; return -1; } int threshold_value = 0; // Valid Values: 0 1 2 3 4 int threshold_type = 2; // maxVal useful for threshold_type 1 and 2 int maxVal = 255; // Source image Mat src = imread(argv[1] 1); cvNamedWindow('Original' CV_WINDOW_NORMAL); imshow('Original' src); Mat src_gray dst; // Convert the image to GrayScale cvtColor(src src_gray CV_BGR2GRAY); // Create a window to display results cvNamedWindow('Result' CV_WINDOW_NORMAL); createTrackbar('Threshold' 'Result' &threshold_value 255); while (1) { threshold(src_gray dst threshold_value maxVal threshold_type); imshow('Result' dst); waitKey(1); } }