Quando lo sfondo non è così evidente
A volte non è così immediato individuare lo sfondo. Se lo sfondo dell’immagine è relativamente uniforme, puoi usare una soglia globale come abbiamo fatto prima con threshold_otsu(). Tuttavia, se l’illuminazione dello sfondo è irregolare, la sogliatura adattiva threshold_local() (nota anche come sogliatura locale) può dare risultati migliori.
In questo esercizio confronterai entrambi i metodi di sogliatura (globale e locale) per trovare il modo migliore di ottenere l’immagine binaria di cui abbiamo bisogno.
Immagine caricata come
page_image.
Questo esercizio fa parte del corso
Elaborazione di immagini in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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')