Arka plan bu kadar bariz olmadığında
Bazen arka planı belirlemek o kadar da bariz değildir. Görüntünün arka planı nispeten tekdüzeyse, daha önce yaptığımız gibi threshold_otsu() kullanarak global bir eşik değeri kullanabilirsin. Ancak, arka plan aydınlatması düzensizse, uyarlamalı eşikleme threshold_local() (diğer adıyla yerel eşikleme) daha iyi sonuçlar verebilir.
Bu egzersizde, ihtiyacımız olan ikili görüntüyü elde etmenin en iyi yolunu bulmak için her iki tür eşikleme yöntemini (global ve yerel) karşılaştıracaksın.
Görüntü
page_image olarak yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Görüntü İşleme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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')