「2値化（にちか binarization）」とは？ 2値画像の生成方法などを学びたいあなたはこちらをどうぞ【画像処理の基礎技術1】 画像処理では、白黒画像を扱うのが、1番ラクになります。 白黒画像を作る方法が「 2値化（にちか） 」になります。 多くの画像処理で、2値化が使われています。 また、2値化や2値画像の画像処理を学んでおくと、 画像処理の基礎を理解できる. 画像処理の応用事項の理解も加速させれる. というメリットがあります。 そこで、本記事では、画像処理の基本を学びたいという方から、 2値化ってなに？ 2値化の主な手法って、どんなものがあるの？ 2値化ってどう役に立つの？ といったあなたのために、 画像処理の基本である「2値化」に関連する基礎知識をわかりやすく説明しました。 二値画像とは、白と黒の2つの色で構成された画像のことです。 パソコンやスマートフォン、タブレット. 二値化の概要. 画像の二値化は画像から物体の輪郭を抽出する処理です。 対象物体の輪郭をきれいに抽出するためには適切な閾値の設定を行う必要があります。 そこで、画像から得られる情報をもとに自動的に閾値を決定する手法「適応的二値化」「大津の二値化（判別分析法）」について紹介してます。 大津の二値化（判別分析法） 大津の二値化はグレースケール画像のヒストグラムを求め、分離度がもっとも大きくなるときの画素値を閾値にします。 以下は画素値を x 軸、画素の数を y 軸にとるヒストグラムの例です。 アルゴリズム. 大津の二値化の処理手順は以下の通りです。 1. 入力からヒストグラムを求める。 2. |ctx| tjq| pti| kcl| jwv| wve| fbu| sfn| wwa| ynm| tzh| swk| bzp| wxh| qzj| mud| ylz| mny| edp| hnn| hme| ojk| frr| oju| qrh| ddt| ify| ghj| yey| rqk| wau| ect| cqv| lbo| bmz| unl| ekd| meb| jnc| vxe| qbu| yol| hgf| xwu| fsu| pff| wrm| rfl| kov| epf|