- 顔認識
- 虹彩認識システム
- ジェスチャー認識
- ヒューマン・コンピューター・インタラクション (HCI)
- モバイルロボティクス
- オブジェクトの識別
- セグメンテーションと認識
- 立体視ステレオビジョン: 2 台のカメラによる奥行き認識
- 拡張現実
- 強度値が閾値より低いピクセル。
- 閾値より大きい強度値を持つピクセル。
入力 RGB 画像は、しきい値処理が行われる前に、まずグレースケール画像に変換されます。 
しきい値の種類 
前に取得した 2 つのグループのうち、設定されたしきい値より大きいピクセル強度を持つメンバーを含むグループには、Max_Value が割り当てられ、グレースケールの場合は値 255 (白) が割り当てられます。残りのグループのメンバーのピクセル強度は 0 (黒) に設定されています。 
ソース画像の (x y) のピクセル強度値がしきい値より大きい場合、最終画像の値は maxVal に設定されます。 
Inv.バイナリしきい値はバイナリしきい値と同じです。唯一の本質的な違いは、Inv.Binary のしきい値処理にあり、設定されたしきい値より大きいピクセル強度を持つグループには「0」が割り当てられ、しきい値未満の強度を持つ残りのピクセルは maxVal に設定されます。 
ソース画像の (x y) のピクセル強度値がしきい値より大きい場合、最終画像の値は 0 に設定され、それ以外の場合は maxVal に設定されます。 
設定された閾値より大きいピクセル強度を有するグループは、設定された閾値まで切り捨てられるか、換言すれば、ピクセル値が設定された閾値と同じになるように設定される。他の値はすべて同じままです。 
ソース画像の (x y) のピクセル強度値がしきい値より大きい場合、最終画像の値はしきい値に設定され、それ以外の場合は変更されません。 
非常に単純な閾値処理手法で、閾値未満のピクセル強度値を持つグループのすべてのピクセルに対してピクセル強度を「0」に設定します。 
ソース画像の (x y) のピクセル強度値がしきい値より大きい場合、最終画像の (x y) の値は変化しません。残りのピクセルはすべて「0」に設定されます。 
前の手法と同様に、ここでは、しきい値より大きいピクセル強度値を持つグループのすべてのピクセルに対してピクセル強度を「0」に設定します。 
ソース画像の (x y) のピクセル強度値がしきい値より大きい場合、最終画像の (x y) の値は「0」に設定されます。残りのピクセル値はすべて変更されません。 OpenCV プログラムをコンパイルするには、システムに OpenCV ライブラリがインストールされている必要があります。近日中に同じための簡単なチュートリアルを投稿する予定です。 OpenCV をすでにインストールしている場合は、選択した入力イメージを使用して以下のコードを実行します。 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); } }