Ali Ismael نشر 9 أكتوبر 2021 أرسل تقرير مشاركة نشر 9 أكتوبر 2021 ما معنى تعتيب الصورة، وكيف نقوم بتطبيق ال Simple Thresholding في OpenCV؟ 1 اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
1 Ali Haidar Ahmad نشر 9 أكتوبر 2021 أرسل تقرير مشاركة نشر 9 أكتوبر 2021 يقصد بالتعتيب إنشاء قناع (Mask)، لمجال لوني محدد من الصورة بحيث يظهر هذا المجال اللوني بالأبيض (غالباً) وأي لون خارج هذا المجال سيكون أسود (غالباً) وذلك لإظهاره وتحديده بغاية القيام بعمليات معينة على الصورة. وللقيام بعملية التعتيب نستخدم التابع cv2.threshold حيث يتم مقارنة كل بكسل في الصورة مع قيمة محددة نسميها العتبة (threshold) في حال كانت قيمة البكسل أكبر أو تساوي العتبة يتم استبدال قيمة البكسل ب 255 وإلا تستبدل بالرقم 0 (يمثل اللون الأسود). للقيام بعملية التعتيب نستخدم التابع threshould والذي يأخذ 5 وسطاء، الأول الصورة الأصلية التي نريد تعتيبها مقروءة بالصيغة الرمادية، أما الثاني فهو مصفوفة الخرج(التي نريد وضع الناتج فيها -اختياري-)، أما الثالث فهو قيمة العتبة. ويمثل الرابع القيمة التي يجب تحويل البكسل إليها في حال كانت قيمة البكسل أكبر من العتبة. أما الوسيط الخامس هو نوع العتبة المراد تطبيقها وهناك 6 أنواع مختلفة: cv2.THRESH_BINARY # تعتيب ثنائي الحالة الافتراضية التي نستخدمها cv2.THRESH_BINARY_INV # نفس السابق لكن بشكل معكوس cv2.THRESH_TRUNC # القيم الأعلى من العتبة يتم ضبطها لتصبح مساوية لقيمة العتبة أما باقي البكسلات تبقى كما هي cv2.THRESH_TOZERO # ضبط كثافة البكسل على 0 ، لكل كثافة بكسل ، أقل من الحد الأدنى cv2.THRESH_TOZERO_INV # معكوس السابق والصورة التالية توضح الفروقات بين هذه الأنواع: وهنا المعادلات التي تعتمد عليها هذه الأنواع: ويعيد هذا التابع قيمة على شكل Tuple، بحيث القيمة الأولى تمثل قيمة العتبة التي قمت بتحديدها، في حين القيمة الثانية تمثل المصفوفة الناتجة. cv2.threshold(src, dst, thresh, maxval, type) في المثال التالي سنقوم بتعتيب صورة واستخدام كل أنواع التعتيب البسيط: import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # قراءة الصورة بالصيغة الرمادية img = cv2.imread(r'C:\Users\Windows.10\Desktop\Safedrive\images.jpg',0) # THRESH_BINARY تطبيق أول نوع _,thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY) # THRESH_BINARY_INV _,thresh2 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) # THRESH_TRUNC _,thresh3 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TRUNC) # THRESH_TOZERO _,thresh4 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO) # THRESH_TOZERO_INV _,thresh5 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV) # الآن سأعطي عناوين للصور للوضوح titles = ['Original Image','BINARY','BINARY_INV','TRUNC','TOZERO','TOZERO_INV'] # نضع الصور ضمن قائمة images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5] # نقوم بعرضها for i in range(6): #من مكتببة ماتبلوتليب لرسم أكثر من شكل ضمن نفس النافذة subplot أستخدام التابع plt.subplot(2,3,i+1),plt.imshow(images[i],'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]),plt.yticks([]) fig =plt.gcf() fig.set_size_inches(20.0, 20.0) plt.show() والخرج: 1 اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
1 Ahmed Sharshar نشر 10 أكتوبر 2021 أرسل تقرير مشاركة نشر 10 أكتوبر 2021 ببساطة يعتبر التعتيم البسيط هي طريقة لفصل بعض عناصر الصورة عن بعضها الاخر، بحيث يتم وضع قيمة يكون ما قبلها مثلا 0 أي أسود وما بعدها يكون 255 أي ابيض كالكود التالي: If f (x, y) < T then f (x, y) = 0 else f (x, y) = 255 where f (x, y) = Coordinate Pixel Value T = Threshold Value. وتوجد منها الكثير من الأنواع التي تختلف في طريقة عملها وهي كالتالي: cv2.THRESH_BINARY #تكون القيم أما 0 أو 1 cv2.THRESH_BINARY_INV # نفس طريقة عمل السابقة لكن ما يكون أبيض هناك هو أسود هنا والعكس cv2.THRESH_TRUNC # تضع الحد الأقصي لقيمة البيكسل وما أكبر منها تجعله يساويها cv2.THRESH_TOZERO # تقوم بوضع كل كثافة بيكسل أقل من القيمة الموضوعه ل 0 cv2.THRESH_TOZERO_INV # عكس السابقه بحيث كل كثافة بيكسل أقل من القيمة الموضوعه ب 255 وكمثال لطريقة عمل كل منهم أنظر الكود التالي حيث نقوم بتحميل صورة وتطبيق كل الطرق عليها لملاحظة الفرق: import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('gradient.png',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() تكون الفروقات واضحة كالتالي: اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
السؤال
Ali Ismael
ما معنى تعتيب الصورة، وكيف نقوم بتطبيق ال Simple Thresholding في OpenCV؟
رابط هذا التعليق
شارك على الشبكات الإجتماعية
2 أجوبة على هذا السؤال
Recommended Posts
انضم إلى النقاش
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.