Python版OpenCV（cv2.adaptiveThreshold）で適応的二値化処理を実装する方法をソースコード付きで解説します。
適応的二値化処理とは
本ページの内容は以下動画で解説しています。
適応的二値化処理（AdaptiveThreshold）は、閾値を固定せず、画素ごとに変化させる二値化処理です。
つまり、画素毎に異なる閾値を算出して設定します。
以下のような全体的に緩やかに明るさが変化しているようなるような画像（不鮮明な写真や影が写り込んでいる写真など）に対して二値化処理するのに向いています。
■入力画像（左）と適応的二値化処理後の出力画像（右）
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【画像処理】適応的二値化処理の原理・特徴・計算式
画像処理における適応的二値化処理の原理や計算式についてまとめました。
algorithm.joho.info
このアルゴリズムは、NumPyで簡単に実装できます。
また、OpenCVの「cv2.adaptiveThreshold」メソッドを使えば、より簡単に実装できます。
書式
dst = cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C)
| パラメータ名 | 説明 |
|---|---|
| src | 入力画像 |
| maxValue | 閾値を満たす画素に与える画素値 |
| adaptiveMethod | 閾値の計算方法（cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C なら近傍画素値の平均値、cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_Cならガウシアンの重み付き平均値を閾値にする） |
| thresholdType | 閾値の種類（THRESH_BINARY or THRESH_BINARY_INV） |
| blockSize | 閾値計算に利用する近傍領域サイズ（3なら8近傍） |
| C | 計算した閾値からCを引いた値を最終的な閾値にする |
| dst | 出力画像 |
今回は、以下の2通りの方法で処理を実装してみました。
| – | 説明 |
|---|---|
| 方法① | NumPyでアルゴリズムを書いて実装（原理の理解を深めるため） |
| 方法② | cv2.adaptiveThresholdで実装 |
サンプルコード①NumPyで実装した場合
サンプルプログラムのソースコードです。
サンプルコード②OpenCVで実装した場合
サンプルプログラムのソースコードです。
実行結果
サンプルプログラムの実行結果です。
■入力画像（左）と出力画像（右）
【Python版OpenCV超入門】使い方とサンプルコードを解説
Python版OpenCVで画像処理プログラミングを行う方法を入門者向けにソースコード付きで解説するページです。
python.joho.info
2024.06.30
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