Quando o plano de fundo não é tão óbvio
Às vezes, não é tão óbvio identificar o plano de fundo. Se o plano de fundo da imagem for relativamente uniforme, você poderá usar um valor de limite global como praticamos anteriormente, usando threshold_otsu(). No entanto, se você tiver uma iluminação de fundo irregular, a limiarização adaptável threshold_local() (também conhecida como limiarização local) poderá produzir melhores resultados.
Neste exercício, você comparará os dois tipos de métodos de limiarização (global e local) para encontrar a melhor maneira de obter a imagem binária de que precisamos.
Imagem carregada como page_image.
Este exercício faz parte do curso
Processamento de imagens em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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')