자동 이진화: Otsu 방법

매일 공부(ML)·2021년 12월 7일
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자동 이진화

임계값 자동 결정 방법

  • 영상의 히스토그램이 bimodal이고, 전경과 배경 픽셀 분포가 비슷하다

  • 영상의 히스토그램이 bimodal이고, 전경과 배경 픽셀 분포가 다르다

Ostu 이진화 방법

  • 입력 영상이 배경과 객체 두 개로 구성이 되어있다(Bimodal histogram)

  • 임의의 임계값 T에의해 픽셀 분포 그룹의 분리

  • 최적화 알고리즘

  • Within-class variance

  • Betwwen-class variance 최대화

    • Within-class variance 최소화 → Between-class variance 최대화

    • 모든 t 값에 대해 최적 T를 선택하게 한다 (Slow)

    • Recursion이용한 효율적 계산(Fast)

  • Otsu 임계값

  • 결과

CODE 예제

  • Ostu 방법을 이용한 자동 이진화

src = cv2.imread('rice.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
th, dst = cv2.threshold(src, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
print("otsu's threshold:", th) # 131

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