ホームページ ウェブフロントエンド jsチュートリアル JavaScript 画像処理 - 閾値関数の例 application_javascript スキル

JavaScript 画像処理 - 閾値関数の例 application_javascript スキル

May 16, 2016 pm 05:44 PM
画像処理

はじめに

前回の記事では、画像処理における明るさとコントラストの変化について説明しましたが、今回は閾値関数を作成します。

最も単純な画像分割方法

しきい値処理は、最も単純な画像セグメンテーション方法です。

たとえば、下の写真からリンゴをセグメント化するには、前景と背景の間のグレースケールの差を使用してしきい値を設定します。ピクセルがこのしきい値より大きい場合、黒で表示されます。しきい値より小さい場合は、灰色で表示されます。

Threshold simple example
5つの閾値タイプ

OpenCV と同様に、使いやすいように 5 つのしきい値タイプを提供します。

以下は元の画像の波形表現です。縦軸はピクセルのグレー値を表し、青い線はしきい値のサイズを表します。

Threshold Binary

バイナリしきい値

式は次のとおりです:

texttt{dst} (x,y) = fork{texttt{maxVal}}{if $texttt{src}(x,y) > texttt{thresh}$}{0}{otherwise}

画像表現は次のとおりです:

Threshold Binary

閾値を超えた場合は最大値(つまり255)となり、それ以外の場合は最小値(つまり0)となることがわかります。この関数を実装するには関数が必要です:

コードをコピー コードは次のとおりです:

var CV_THRESH_BINARY = function(__value, __thresh, __maxVal){
return __value > __maxVal : 0;


逆バイナリしきい値

式は次のとおりです:

texttt{thresh}$}{texttt{maxVal}}{otherwise}" src="http://files.jb51.net/file_images/article/201301/2013010314344055.png">texttt{dst} (x,y) = fork{0}{if $texttt{src}(x,y) >
</P>画像表現は次のとおりです: <P>
</P><P><img src=

これは逆で、閾値を超えた場合は最小値となり、そうでない場合は最大値となります。関数の実装は次のとおりです:

コードをコピー コードは次のとおりです。
var CV_THRESH_BINARY_INV = function(__value, __thresh, __maxVal){
return __thresh ? :
};


しきい値の切り捨て

式は次のとおりです:

texttt{thresh}$}{texttt{src}(x,y)}{otherwise}" src="http://files.jb51.net/file_images/article/201301/2013010314344057.png" >texttt{dst} (x,y) = fork{texttt{threshold}}{if $texttt{src}(x,y) >
</P>画像表現は次のとおりです: <P>
</P><P><img src=

これは、しきい値を超えると切り捨てられることがわかります。関数の実装は次のとおりです:

コードをコピー コードは次のとおりです。
var CV_THRESH_TRUNC = function(__value, __thresh, __maxVal){
__値を返す > __thresh :
};


しきい値を 0 に設定

式は次のとおりです:

texttt{dst} (x,y) = fork{texttt{src}(x,y)}{if $texttt{src}(x,y) > texttt{thresh}$}{0}{otherwise}

画像表現は次のとおりです:

Threshold Zero

この場合、閾値より小さい値はすべて0となります。関数の実装:

コードをコピー コードは次のとおりです。

var CV_THRESH_TOZERO = function(__value, __thresh, __maxVal){
__value を返す >


式は次のとおりです: texttt{thresh}$}{texttt{src}(x,y)}{otherwise}" src="http://files.jb51.net/file_images/article/201301/2013010314344061.png" >

画像表現は次のとおりです:

texttt{dst} (x,y) = fork{0}{if $texttt{src}(x,y) >しきい値を超えると 0 に設定されます。関数の実装は次のとおりです。</P><P></P><P><img src=コードをコピーします


コードは次のとおりです。 :

閾値処理機能実装



次に、画像全体に対して上記のような閾値処理を行う関数を作ります。

コードをコピー


コードは次のとおりです。

sData = __src.data,
dst = __dst || new Mat(height, width, CV_GRAY),
dData = dst.data、
maxVal = __maxVal || 255、
threShouldType = __thresholdType ||

var i, j, offset;高さ; i --;){
for(j = width; j--;){
オフセット = i * 幅 j;
dData[オフセット] = threShouldType(sData[オフセット], __thresh, maxVal);
}
}

}else{
error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */); dst;
};


この関数は比較的単純です。つまり、




コードをコピー


コードは次のとおりです。

threShouldType(sData[offset], __thresh, maxVal)

戻り値。
このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

画像処理タスクでワッサーシュタイン距離はどのように使用されますか? 画像処理タスクでワッサーシュタイン距離はどのように使用されますか? Jan 23, 2024 am 10:39 AM

EarthMover's Distance (EMD) としても知られるワッサーシュタイン距離は、2 つの確率分布間の差を測定するために使用される指標です。従来の KL 発散または JS 発散と比較して、Wasserstein 距離は分布間の構造情報を考慮に入れるため、多くの画像処理タスクで優れたパフォーマンスを示します。 Wasserstein 距離は、2 つのディストリビューション間の最小輸送コストを計算することにより、あるディストリビューションを別のディストリビューションに変換するために必要な最小作業量を測定できます。このメトリクスは、分布間の幾何学的差異を捉えることができるため、画像生成やスタイル転送などのタスクで重要な役割を果たします。したがって、ワッサーシュタイン距離が概念になります

ビジョントランスフォーマー(VIT)モデルの動作原理と特性の詳細な分析 ビジョントランスフォーマー(VIT)モデルの動作原理と特性の詳細な分析 Jan 23, 2024 am 08:30 AM

VisionTransformer (VIT) は、Google が提案した Transformer ベースの画像分類モデルです。従来の CNN モデルとは異なり、VIT は画像をシーケンスとして表し、画像のクラス ラベルを予測することで画像の構造を学習します。これを実現するために、VIT は入力イメージを複数のパッチに分割し、チャネルを通じて各パッチのピクセルを連結し、線形投影を実行して目的の入力寸法を実現します。最後に、各パッチが単一のベクトルに平坦化され、入力シーケンスが形成されます。 Transformer のセルフ アテンション メカニズムを通じて、VIT は異なるパッチ間の関係を捕捉し、効果的な特徴抽出と分類予測を実行できます。このシリアル化された画像表現は、

AI テクノロジーを使用して古い写真を復元する方法 (例とコード分析付き) AI テクノロジーを使用して古い写真を復元する方法 (例とコード分析付き) Jan 24, 2024 pm 09:57 PM

古い写真の修復は、人工知能テクノロジーを使用して古い写真を修復、強化、改善する方法です。このテクノロジーは、コンピューター ビジョンと機械学習アルゴリズムを使用して、古い写真の損傷や欠陥を自動的に特定して修復し、写真をより鮮明に、より自然に、より現実的に見せることができます。古い写真の復元の技術原則には、主に次の側面が含まれます: 1. 画像のノイズ除去と強化 古い写真を復元する場合、最初にノイズ除去と強化を行う必要があります。平均値フィルタリング、ガウス フィルタリング、バイラテラル フィルタリングなどの画像処理アルゴリズムとフィルタを使用して、ノイズやカラー スポットの問題を解決し、写真の品質を向上させることができます。 2. 画像の修復と修復 古い写真には、傷、ひび割れ、色あせなどの欠陥や損傷がある場合があります。これらの問題は、画像の復元および修復アルゴリズムによって解決できます。

Java 開発: 画像認識と処理を実装する方法 Java 開発: 画像認識と処理を実装する方法 Sep 21, 2023 am 08:39 AM

Java 開発: 画像認識と処理の実践ガイド 要約: コンピューター ビジョンと人工知能の急速な発展に伴い、画像認識と画像処理はさまざまな分野で重要な役割を果たしています。この記事では、Java 言語を使用して画像認識と処理を実装する方法と、具体的なコード例を紹介します。 1. 画像認識の基本原理 画像認識とは、コンピューター技術を使用して画像を分析および理解し、画像内のオブジェクト、特徴、またはコンテンツを識別することを指します。画像認識を実行する前に、図に示すように、いくつかの基本的な画像処理技術を理解する必要があります。

画像超解像再構成におけるAI技術の応用 画像超解像再構成におけるAI技術の応用 Jan 23, 2024 am 08:06 AM

超解像度画像再構成は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) や敵対的生成ネットワーク (GAN) などの深層学習技術を使用して、低解像度画像から高解像度画像を生成するプロセスです。この方法の目的は、低解像度の画像を高解像度の画像に変換することで、画像の品質と詳細を向上させることです。この技術は、医療画像、監視カメラ、衛星画像など、さまざまな分野で幅広く応用されています。超解像度画像再構成により、より鮮明で詳細な画像を取得できるため、画像内のターゲットや特徴をより正確に分析および識別することができます。再構成方法 超解像度画像の再構成方法は、一般に、補間ベースの方法と深層学習ベースの方法の 2 つのカテゴリに分類できます。 1) 補間による手法 補間による超解像画像再構成

PHP学習メモ:顔認識と画像処理 PHP学習メモ:顔認識と画像処理 Oct 08, 2023 am 11:33 AM

PHP 学習メモ: 顔認識と画像処理 はじめに: 人工知能技術の発展に伴い、顔認識と画像処理が話題になっています。実際のアプリケーションでは、顔認識と画像処理は主にセキュリティ監視、顔ロック解除、カード比較などに使用されます。一般的に使用されるサーバー側スクリプト言語として、PHP を使用して顔認識や画像処理に関連する機能を実装することもできます。この記事では、具体的なコード例を使用して、PHP での顔認識と画像処理について説明します。 1. PHP における顔認識 顔認識は

スケール不変特徴量 (SIFT) アルゴリズム スケール不変特徴量 (SIFT) アルゴリズム Jan 22, 2024 pm 05:09 PM

スケール不変特徴変換 (SIFT) アルゴリズムは、画像処理およびコンピューター ビジョンの分野で使用される特徴抽出アルゴリズムです。このアルゴリズムは、コンピュータ ビジョン システムにおけるオブジェクト認識とマッチングのパフォーマンスを向上させるために 1999 年に提案されました。 SIFT アルゴリズムは堅牢かつ正確であり、画像認識、3 次元再構成、ターゲット検出、ビデオ追跡などの分野で広く使用されています。複数のスケール空間内のキーポイントを検出し、キーポイントの周囲の局所特徴記述子を抽出することにより、スケール不変性を実現します。 SIFT アルゴリズムの主なステップには、スケール空間の構築、キー ポイントの検出、キー ポイントの位置決め、方向の割り当て、および特徴記述子の生成が含まれます。これらのステップを通じて、SIFT アルゴリズムは堅牢でユニークな特徴を抽出することができ、それによって効率的な画像処理を実現します。

C# 開発における画像処理とグラフィカル インターフェイスの設計の問題に対処する方法 C# 開発における画像処理とグラフィカル インターフェイスの設計の問題に対処する方法 Oct 08, 2023 pm 07:06 PM

C# 開発における画像処理とグラフィカル インターフェイス設計の問題に対処する方法には、特定のコード サンプルが必要です はじめに: 最新のソフトウェア開発では、画像処理とグラフィカル インターフェイス設計は一般的な要件です。 C# は汎用の高水準プログラミング言語として、強力な画像処理機能とグラフィカル インターフェイス設計機能を備えています。この記事は C# に基づいており、画像処理とグラフィカル インターフェイスの設計の問題に対処する方法について説明し、詳細なコード例を示します。 1. 画像処理の問題: 画像の読み取りと表示: C# では、画像の読み取りと表示は基本的な操作です。使用できます。N

See all articles