Cuando el fondo no es tan obvio
A veces, no es tan obvio identificar el fondo. Si el fondo de la imagen es relativamente uniforme, entonces puedes utilizar un valor umbral global como hemos practicado antes, utilizando threshold_otsu(). Sin embargo, si hay una iluminación de fondo irregular, la umbralización adaptativa threshold_local() (también llamada umbralización local) puede producir mejores resultados.
En este ejercicio, compararás ambos tipos de métodos de umbralización (global y local), para encontrar la forma óptima de obtener la imagen binaria que necesitamos.
Image loaded as page_image.
Este ejercicio forma parte del curso
Procesado de imágenes en Python
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Import the otsu threshold function
from skimage.____ import ____
# Obtain the optimal otsu global thresh value
global_thresh = ____(page_image)
# Obtain the binary image by applying global thresholding
binary_global = page_image ____ ____
# Show the binary image obtained
show_image(binary_global, 'Global thresholding')