ほかの手法を試してみる
動画で見たように、どのしきい値処理を使えばよいか確信が持てなくても心配はいりません。実際、scikit-image には複数の手法を比較して、自分で最適なものを判断できる関数があります。これは、さまざまなグローバルしきい値手法の出力を比較する図を返します。
画像は
fruits_image として読み込まれています。
この関数をこの画像に適用します。matplotlib.pyplot は plt として読み込まれています。複数のグローバルアルゴリズムを試すには、try_all_threshold() を使えることを思い出してください。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ画像処理
演習の手順
- try all 関数をインポートします。
- rgb から gray への変換関数をインポートします。
- fruits 画像をグレースケールに変換します。
- 得られたグレースケール画像に対して try all メソッドを使います。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import the try all function
from skimage.____ import ____
# Import the rgb to gray convertor function
from skimage.____ import ____
# Turn the fruits_image to grayscale
grayscale = ____
# Use the try all method on the resulting grayscale image
fig, ax = ____(____, verbose=False)
# Show the resulting plots
plt.show()