Simple Thresholding
اگر مقدار پیکسل از مقدار آستانه بزرگتر باشد،یک مقدار میگیره (ممکنه اون سفید باشه) و اگر کمتر باشه (ممکنه اون مقدار سیاه باشه).
در آستانه گیری ساده ا ز تابع cv2.threshold استفاده میکنیم.
- اولین آرگومان این تابع مربوط به تصویر اولیه میباشد که باید سیاه و سفید باشد.
- آرگومان دوم مقدار آستانه ای که برای طبقه بندی مقادیر پیکسل استفاده میشود.
- آرگومان سوم maxVal که نشان دهنده
بیشترین مقدار از مقدار آستانه است.
- سبک های مختلف آستانه توسط آرگومان چهارم مشخص میشود:
cv2.THRESH_BINARY
cv2.THRESH_BINARY_INV
cv2.THRESH_TRUNC
cv2.THRESH_TOZERO
cv2.THRESH_TOZERO_INV

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('sample.jpg',0)
retval,threshold = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('Original ',img)
cv2.imshow('threshold ',threshold)
cv2.waitKey (0)
cv2.destroyAllWindows ()

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('sample.jpg',0)
ret,threshold1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow('threshold ',threshold1)
cv2.waitKey (0)
cv2.destroyAllWindows ()

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('sample.jpg',0)
ret,threshold1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TRUNC)
cv2.imshow('threshold ',threshold1)
cv2.waitKey (0)
cv2.destroyAllWindows ()

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('sample.jpg',0)
ret,threshold1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO)
cv2.imshow('threshold ',threshold1)
cv2.waitKey (0)
cv2.destroyAllWindows ()

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('sample.jpg',0)
ret,threshold1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)
cv2.imshow('threshold ',threshold1)
cv2.waitKey (0)
cv2.destroyAllWindows ()

درک این موضوع با یک تصویر دیگر

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('8.jpg',0)
ret,thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
ret,thresh2 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)
ret,thresh3 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TRUNC)
ret,thresh4 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO)
ret,thresh5 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)

titles = ['Original Image','BINARY','BINARY_INV','TRUNC','TOZERO','TOZERO_INV']
images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5]

for i in xrange(6):
plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(images[i],'gray')
plt.title(titles[i])
plt.xticks([]),plt.yticks([])

plt.show()

همانطور که در کد مشخص شده ما دو خروجی داریم:retval,threshold
ولی در Simple Thresholding
فقط از threshold استفاده میشود.

روش Simple Thresholding در عکسهای رنگی جالب نیست و خروجی آن شبیه تصویر میباشد .

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('sample.jpg')
ret,threshold1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)
cv2.imshow('threshold ',threshold1)
cv2.waitKey (0)
cv2.destroyAllWindows ()

✅✅برای #داده_کاوی ما نیاز به حجم زیادی داده داریم که این داده ها، #big_data نامیده میشود. از ویژگیهای مهم #big_data :👇👇
1) ارزشمند بودن داده ها
2)متنوع بودن داده ها
3)حجیم بودن داده ها
4)داده ها به سرعت در حال تغییر و تولید هستند
5)داده ها به درد بخور و صحیح هستند

2️⃣Adaptive Thresholding
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
✅در آستانه تطبیقی ، مانند آستانه ساده از مقدار سراری برای آستانه استفاده نمیشود. چون عکس هایی که دارای روشنایی متفاوت در قسمتهای مختلف میباشند خروجی جالبی ندارند.
بنابراین در این روش ، آستانه برای یک قسمت کوچکی از تصویر حساب میشود وبا این مقادیر ، به نتایج بهتری در تصاویر با نورهای متفاوت میرسیم.