Global thresholding लागू करें
इस अभ्यास में, आप एक फ़ोटोग्राफ़ को बाइनरी में बदलेंगे ताकि आप foreground को background से अलग कर सकें.
इसके लिए, आपको ज़रूरी मॉड्यूल इम्पोर्ट करने हैं, इमेज लोड करनी है, threshold_otsu() से optimal थ्रेश वैल्यू निकालनी है और उसे इमेज पर लागू करना है.
show_image() फंक्शन (जिसकी पहले व्याख्या की गई थी) का उपयोग करने पर आपको बाइनरीकृत इमेज दिखेगी.
इमेज
chess_pieces_image के रूप में लोड की गई है.
याद रखें कि हमें color वाली इमेज को पहले grayscale में बदलना होता है. इसके लिए हम पिछले वीडियो में सीखा हुआ rgb2gray() फंक्शन उपयोग करेंगे. इसे आपके लिए पहले से इम्पोर्ट किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में इमेज प्रोसेसिंग
अभ्यास निर्देश
- otsu थ्रेशोल्ड फंक्शन इम्पोर्ट करें.
- इमेज को ग्रेस्केल में बदलें.
- इमेज की optimal थ्रेशोल्ड वैल्यू प्राप्त करें.
- इमेज पर थ्रेशोल्डिंग लागू करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import the otsu threshold function
from skimage.____ import ____
# Make the image grayscale using rgb2gray
chess_pieces_image_gray = ____(____)
# Obtain the optimal threshold value with otsu
thresh = ____(____)
# Apply thresholding to the image
binary = chess_pieces_image_gray ____ ____
# Show the image
show_image(binary, 'Binary image')