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Python cucim.skimage.filters.threshold_niblack用法及代碼示例


用法:

cucim.skimage.filters.threshold_niblack(image, window_size=15, k=0.2)

將 Niblack 局部閾值應用於數組。

使用以下公式為圖像中的每個像素計算閾值 T：

T = m(x,y) - k * s(x,y)

其中 m(x,y) 和 s(x,y) 是像素 (x,y) 鄰域的均值和標準差，該鄰域由以像素為中心的大小為 w 乘以 w 的矩形窗口定義。 k 是一個可配置的參數，它對標準偏差的影響進行加權。

參數：

image：ndarray

輸入圖像。

window_size：int，或 int 的可迭代，可選

窗口大小指定為單個奇整數 (3, 5, 7, ...)，或長度為 image.ndim 的僅包含奇整數的迭代(例如 (1, 5, 5) )。

k：浮點數，可選

閾值公式中參數 k 的值。

返回：

threshold：(N, M) ndarray

閾值掩碼。強度高於此值的所有像素都被假定為前景。

注意：

該算法最初是為文本識別而設計的。

Bradley 閾值是 Niblack 閾值的一個特例，相當於

>>> from skimage import data
>>> image = data.page()
>>> q = 1
>>> threshold_image = threshold_niblack(image, k=0) * q

對於某些值 q 。默認情況下，Bradley 和 Roth 使用 q=1 。

參考：

1

W. Niblack, An introduction to Digital Image Processing, Prentice-Hall, 1986.

2

D. Bradley and G. Roth, “Adaptive thresholding using Integral Image”, Journal of Graphics Tools 12(2), pp. 13-21, 2007. DOI:10.1080/2151237X.2007.10129236

例子：

>>> from skimage import data
>>> image = data.page()
>>> threshold_image = threshold_niblack(image, window_size=7, k=0.1)

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cucim.skimage.filters.threshold_niblack。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。