ー 概要 ー 大津の方法による二値化フィルタは、画像内に明るい画像部位と暗い部位の二つのクラスがあると想定して最もクラスの分離度が高くなるように閾値を自動決定する二値化フィルタ. 人間が事前に決める値はない. この章を学ぶ前に必要な知識 条件 入力画像はグレースケール画像 効果 自動決定された閾値で二値化される 出力画像は二値化画像(Binary Image) ポイント 閾値を人間で決める必要はない. 候補の閾値全てで分離度を算出し、最も分離度が高いものを採用 画像を二つのクラスに分離するのに適切になるよう閾値を選択 解 説 大津の方法による二値化フィルタは、画像内に明るい画像部位と暗い部位の二つの分割できるグループがあると想定して最もクラスの分離度が高くなるように閾値を自動決定する二値化フィルタ. シンプルな二値化フィルタでは人間があらかじめ閾値を決めていたため、明るさの変動に弱かったが、この方法ではある程度調整が効く. 大津の方法による二値化フィルタ 大津の方法では、 「二つのグループに画素を分けた時に同じグループはなるべく集まっていて、異なるグループはなるべく離れるような分け方が最もよい」と考えて 閾値を考える. このときのグループは比較的明るいグループと比較的暗いグループのふたつのグループになる. 大津の方法による二値化フィルタ - Thoth Children. 下のヒストグラムを見るとわかりやすい. ここで、 クラス内分散: 各クラスでどれくらいばらついているか(各クラスの分散の平均). 小さいほど集まっていてよい クラス間分散: クラス同士でどれくらいばらついているか(各クラスの平均値の分散). 大きいほどクラス同士が離れていて良い. といった特徴を計算できるので、 $$分離度 = \frac{クラス間分散}{クラス内分散}$$ としたら、分離度(二つのクラスがどれくらい分離できているか)を大きくすればよいとわかる. このとき $$全分散 = クラス間分散 + クラス内分散$$ とわかっているので、 分離度は、 $$分離度 = \frac{クラス間分散}{全分散(固定値) - クラス間分散}$$ と書き直せる. これを最大にすればよいので、つまりは クラス間分散を大きくすれば良い 大津の方法は、一次元のフィッシャー判別分析. 大津の方法による閾値の自動決定 大津の方法を行なっている処理の様子. 大津の方法は、候補になりうる閾値を全て試しながらその分離度を求める.
その中で最も分離度が高いものを洗濯している. 左では中央あたりで閾値を引いている. この章を学んで新たに学べる
04LTS(64bit) 2)Python: 3. 4. 大津の二値化 python. 1 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import random import sys if __name__ == '__main__': # 対象画像を指定 input_image_path = '
/ ' # 画像をグレースケールで読み込み gray_src = (input_image_path, 0) # 前処理(平準化フィルターを適用した場合) # 前処理が不要な場合は下記行をコメントアウト blur_src = ussianBlur(gray_src, (5, 5), 2) # 二値変換 # 前処理を使用しなかった場合は、blur_srcではなくgray_srcに書き換えるする mono_src = aptiveThreshold(blur_src, 255, APTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, RESH_BINARY, 9, 5) # 結果の表示 ("mono_src", mono_src) cv2. waitKey(0) stroyAllWindows()
連続領域は、 "オブジェクト" 、 "連結要素" 、または "ブロブ" とも呼ばれます。連続領域を含んでいるラベル イメージ L は、次のように表示されることがあります。 1 1 0 2 2 0 3 3 1 1 0 2 2 0 3 3 1 に等しい L の要素は、最初の連続領域または連結要素に属します。2 に等しい L の要素は、2 番目の連結要素に属します。以下同様です。 不連続領域は、複数の連結要素を含んでいる可能性のある領域です。不連続領域を含んでいるラベル イメージは、次のように表示されることがあります。 1 1 0 1 1 0 2 2 1 1 0 1 1 0 2 2 1 に等しい L の要素は、2 つの連結要素を含んでいる最初の不連続領域に属します。2 に等しい L の要素は、1 つの連結要素である 2 番目の領域に属します。
ニートの逆襲〜俺がただのニートから魔王と呼ばれるまで〜 【俺たちは国家の奴隷じゃねえ!権力も暴力も全ての理不尽をぶっ潰してやる!】 【テンプレと思わせて予想外の胸熱展開! 】【スカッとする復讐と逆襲の物語】 そこはある日突然ダンジョンが現れた世界。ニートをターゲットにした悪法により無理矢理ダンジョンに放り込まれた主人公は、そこで世界と戦えるほどの力を手に入れた。 彼は誓った。俺たちニートを捨てたこの国に復讐をすることを。 しかし彼がダンジョンから出てくると世界は大きく変化していた。 巨乳エルフや気弱な爆乳ウサミミや気の強いモデル体型の猫耳に囲まれながら、彼は復讐を成し遂げるために巨大な敵と余裕で戦うのだった。 ※1章で全復讐完了。現在逆襲準備中。 ※この作品はカクヨムで先行連載しています。 ※この物語はフィクションです。実在する国・地域・団体等一切関係ありません。
それにしてもアニメ化しないのが不思議なくらい、本当によくできたラノベだと思います。 男女比が取れて、作中で今現在成立してるかしてないはともかくとして、実質カップル枠が6組いるなんて昨今じゃ本当に珍しい……。きちんとした制作会社選べば思いっきりヒットすると思うんだけどなぁ。 Reviewed in Japan on April 23, 2021 1巻に比べると、キャラクターも大分増えましたが、どのキャラクターもいい味を出しています。 今回、ザガンとネフィのイチャコラは控えめでしたが、敵サイドのキャラクターの心情が掘り下げられていました。 ラスト、衝撃的な展開あり、ザガンの過去や出自もうっすらと見えて来ており、13巻が今から楽しみです。
大人気ファンタジーラブコメディ激動の第12巻! 魔王の俺が奴隷エルフを嫁にしたんだが、どう愛でればいい? の関連作品 この本をチェックした人は、こんな本もチェックしています 無料で読める 男性向けライトノベル 男性向けライトノベル ランキング 作者のこれもおすすめ 魔王の俺が奴隷エルフを嫁にしたんだが、どう愛でればいい? に関連する特集・キャンペーン
?』 『勇者になった方が、魔王を倒すっていう口実で合法的に魔王様に会いに行けるとおもったので!』 『お前勇者をなんだと思ってるんだ! ?』 嘘だ!俺を倒しに……倒しに来たのか?いや、とにかく、こんな奴が勇者だなんて嘘だと言ってくれ!!人間達もなんだってこんな奴を勇者にしたんだ!! 『私、魔王様に会うために頑張ってきたので……えへへ』 『いや褒めてねぇから!照れるな顔を朱に染めるなこのエセ勇者!今すぐ帰れ! !』 ーーピタッ、と。頬に両手を当ててモジモジしてた彼女の動きが、唐突に止まった。それこそ、あぁ、いっそ不気味な程に。 途端に我が身を襲う悪寒。ぶるりと、体が震えた。数々の修羅場をくぐり抜け、幾千の勝ちをもぎ取ってきた、『暴魔王』と呼ばれた俺が、である。 『ーーどうして、ですか?』 『お、おい……どうしたんだよ、急にーーっ! ?』 『どうしてどうしてどうしてどうして、どうしてなんですか?私、あなたに会うために死にものぐるいで頑張って来ましたよ?なのに、どうして……私を、否定するんですか?』 『んにゃろ……! 『元』魔王の俺がヤンデレ女勇者と付き合っている件について - ヤンデレ女勇者と出会った件について - ハーメルン. !』 一瞬だった。ほんの瞬きをする間に、彼女は俺のすぐ目の前にまで迫ってきて、いつの間にか抜いていたであろう剣を振るってきた。 紙一重でそれを避け彼女と距離を取り、愛用の長メイスを空間から呼び出して臨戦態勢を取る。……あぁ、なるほど。こいつは、確かにーー勇者だ。 彼女の強さの一端を見て、笑みを一つこぼす。強者との戦いに、胸の鼓動が、期待が隠せない。 『ーーへへっ。んだよ、やっぱり最初からこうしてればよかったじゃねぇか。変なキャラ作りして悪かったな、勇者。……つーわけで、まぁ、改めましてーー『暴魔王』クルト・グランツェフだ。お前の名は?』 『あぁ、あぁ……!愛しい、愛しい魔王様!名前を教えてれるということは、やっぱり私を受け入れてくれるんですね!!嬉しいです!!……申し遅れました!私の名は、『ヤシロ・レイカ』です。これからよろしくお願いしますね、未来の旦那様!ーーいいえ、今から旦那様です! !』 相も変わらずとち狂ったことを言う彼女に持っている長メイスを振り上げ、戦いは始まったーー が、結果は知っての通り、俺の完敗。仰向けになり、煮るなり焼くなり好きにしろと言った瞬間唇を奪われ、更には強力な呪いのある契約書にサインまで書かされ、俺は彼女と強制的に恋人関係になることとなった。 『ーーあなたはもう私のものですよ、ま・お・う・さ・ま♡』 ーー所謂、俺にとって波乱の幕開け、というやつである。
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