OpenCV 画像の二値化

概要

OpenCVを使った画像の二値化について書きます。

画像の二値化（自分で閾値を設定）

画像は有名なLenaを使います。
グレースケールで読み込むので、cv2.imreadの第二引数に"0"を書きます。
二値化はcv2.thresholdで行います。
cv2.threshold(画像, 閾値, 閾値を超えた場合に変更する値, 二値化の方法)
閾値と、二値化された画像を返すので、変数を二つ用意（retとimg_thresh）。

画像の読み込みと表示.py

import cv2

# 画像の読み込み
img = cv2.imread("./data/Lena.jpg", 0)

# 閾値の設定
threshold = 100

# 二値化(閾値100を超えた画素を255にする。)
ret, img_thresh = cv2.threshold(img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 二値化画像の表示
cv2.imshow("img_th", img_thresh)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

ちょっと白く飛びすぎ？

閾値を自動で設定

上記は閾値を自分で設定したが、画像に応じて自動で決定してくれる便利なものもある。
cv2.thresholdcv2.THRESH_OTSUを使う

change_windowsize.py

ret2, img_otsu = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)

#閾値がいくつになったか確認
print("ret2: {}".format(ret2))

#画像の確認
cv2.imshow("otsu", img_otsu)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

ret2: 117.0

自動では閾値は117になり、
より自然な画像となった。

まとめ

とりあえず二値化について２つの方法を書いてみた。
他にも種類があるのでまた試したい。