A küszöbölés és a vágás műveletek a megfelelő küszöbérték megválasztásával használhatók.

A legegyszerűbb, ha ismert, ellenőrzött körülmények között készülnek a képek egy ismert és egyszerű színtérről. Ekkor előre meghatározott, konstans értékkel dolgozhatunk. Ilyen lehet egy egyenletesen megvilágított, a szállítószalagtól jól elkülönülő legyártott objektum, aminek az alakját vizuálisan ellenőrizni szeretnénk.

A küszöbérték beállítására interaktív lehetőséget is biztosíthatunk (például az OpenCV trackbar vezérlőjével), így vizuálisan ellenőrizhető a különböző küszöbértékek hatása, a megfelelő gyorsan kiválasztható.

Ha mindenképpen automatikus működésre van szükségünk, és konstans érték megadása nem lehetséges, algoritmikusan kell értéket adnunk. Egy ilyen lehetőség az Otsu-módszer, amely egy úgynevezett bimodális (kétcsúcsú) hisztogrammal rendelkező kép esetén (sötét háttéren világos objektumok vagy fordítva) az optimális kettéosztás helyét adja. Az OpenCV lehetőséget ad ilyen küszöbérték számításra, ahogyan a cv2.threshold() függvénynél látjuk majd. Az algoritmus működését a hisztogram fejezetben tárgyaljuk.

Egyenetlen megvilágítás esetén a globális módszerek nagyon korlátozottan használhatók, ilyen esetekben az adaptív küszöbölés és vágás jelenthet megoldást.

A pontoperációk egyszerűen elvégezhetők Numpy tömb manipulációkkal.

Az alábbi kódrészlet az src nevű képobjektum 120 értékkel történő bináris küszöbölését mutatja be. A küszöbölés eredményének új képmátrixot hozunk előzetesen létre. Mivel minden képpontnak értéket adunk, így nem szükséges az új képmátrix nullázása.

im_thresh = np.ndarray(src.shape, src.dtype)
im_thresh[src >= 120] = 255
im_thresh[src < 120] = 0

Küszöbölés könnyen végezhető két küszöbértékkel is. Példaként a [80, 160] tartományban küszöbölünk. Első lépésben 0-val töltjük fel az új eredmény képmátrixot. Ezután módosítjuk 255-re azokon a helyeken, ahol teljesül a kritérium.

im_thresh = np.ndarray(src.shape, src.dtype)
im_thresh.fill(0)
im_thresh[(src >= 80) & (src <= 160)] = 255

A vágás hasonlóan oldható meg. Különbség, hogy ekkor célszerű másolatot készíteni az eredeti képről, így elegendő csak a kritériumnak nem megfelelő pontokban új értéket adni. A példában 0 érték szerepel, de itt olyat választhatunk, amire szükség van.

im_clip = src.copy()
im_clip[src < 80] = 0
im_clip[src > 160] = 0

A teljes megoldást a 04_05_a_np_threshold_clip.py példaprogram mutatja be.

A korábban már látott csúszka vezérlőelemmel gyorsan választhatunk megfelelő küszöbértékékeket és működési módot, ahogyan a 04_05_b_np_clip_tb.py példaprogramban láthatjuk is.

Beillesztjük a szükséges csomag definíciókat.

import cv2
import numpy as np

Globális változókban tároljuk a küszöbértékeket és a működési módot.

th_lower = 44
th_upper = 116
th_mode = 0

A th_clip() függvény fogja a th_mode változó által megadott műveletet végrehajtani (0: küszöbölés, 1: vágás) és az eredményt megjeleníteni. A global kulcsszóval tudjuk a függvényen belül a külső globális változókat elérni.

def th_clip():
    global src, th_lower, th_upper, th_mode

    im_th_clip = np.ndarray(src.shape, src.dtype)

    if th_mode == 0:
        im_th_clip.fill(0)
        im_th_clip[(src >= th_lower) & (src <= th_upper)] = 255

    if th_mode == 1:
        im_th_clip = src.copy()
        im_th_clip[src < th_lower] = 0
        im_th_clip[src > th_upper] = 0

    cv2.imshow('Vagas', im_th_clip)

A csúszka kezelő függvények a kiválasztott paraméter értéket a megfelelő globális változókba helyezik, és meghívják a végrehajtó függvényt.

def trackbar_lower(th):
    global th_lower

    th_lower = th
    th_clip()


def trackbar_upper(th):
    global th_upper

    th_upper = th
    th_clip()


def trackbar_mode(x):
    global th_mode

    th_mode = x
    th_clip()

A főprogram betölti és megjeleníti a képet, a kezdeti értékekkel megjeleníti az eredményt, és definiálja a három csúszka vezérlőt.

src = cv2.imread('car_numberplate_rs.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('Eredeti', src)

th_clip()

cv2.createTrackbar('Also', 'Vagas', th_lower, 255, trackbar_lower)
cv2.createTrackbar('Felso', 'Vagas', th_upper, 255, trackbar_upper)
cv2.createTrackbar('Mukodes', 'Vagas', th_mode, 1, trackbar_mode)

A program lezárása a szokásos.

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()