Когда фон не так очевиден
Иногда определить фон изображения не так просто. Если фон относительно однородный, можно использовать глобальное пороговое значение, как мы делали раньше, с помощью threshold_otsu(). Однако при неравномерной освещённости фона адаптивная пороговая обработка threshold_local() (известная также как локальная пороговая обработка) может дать лучший результат.
В этом упражнении вы сравните оба метода пороговой обработки — глобальный и локальный — чтобы найти оптимальный способ получения нужного бинарного изображения.
Изображение загружено как
page_image.
Это упражнение является частью курса
Обработка изображений в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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')