OpenCVを利用して二値化を行う際, 「とりあえず RESH_OTSU やっとけばええやろ, ぽいー」って感じでテキトーに二値化してました. 「とりあえずいい感じに動く」って認識だったので, きちんと(? )理解自分なりにここにまとめていきたいと思います. 初心者なので間違いなどあれば教えていただけるとありがたいです. OpenCVのチュートリアル を見ると 大津のアルゴリズムは以下の式によって定義される 重み付けされたクラス内分散 を最小にするようなしきい値(t)を探します. $\sigma_{\omega}^2(t) = q_1(t)\sigma_1^2(t) + q_2(t)\sigma_2^2(t)$ (各変数の定義は本家を見てください) のように書いてありました. 詳しくはわからなかったけど, いい感じのしきい値(t)を探してくるってことだけわかりました. 簡単に言うと ある閾値$t$を境にクラス0とクラス1に分けたとき, クラス0とクラス1が離れている それぞれのクラス内のデータ群がまとまっている ような$t$を見つけ出すようになっている. という感じかなと思いました. 言葉だと少しわかりづらいので, このことをグラフを使って説明していきます. 閾値tを境にクラス0とクラス1に分ける 二値化を適用するのは輝度だけを残したグレースケール画像です. そのため各画素は$0\sim 255$の値を取ることになります. ここである閾値$t$を考えると, 下のヒストグラムのように各画素が2つに分断されます. ここで仮に閾値より低い輝度の画素たちをクラス0, 閾値以上の輝度を持つ画素たちをクラス1と呼びます. 駐大阪大韓民国総領事館庁舎 新築工事の状況 21.06【2022年5月竣工】 | Re-urbanization -再都市化-. クラス0の平均とクラス1の平均を出し, それらをうまいぐらいに利用してクラス0とクラス1がどのくらい離れているかを求めます. (わかりづらいですが, 離れ具合は「二つのクラスの平均の差」ではないです) ある閾値$t$で二値化することを考えると, 分断されてできた2つのクラスは なるべく離れていた方がより良さそう です. 各クラスのデータが総合的に見てまとまっているかどうかを, 各クラス内での分散を用いて算出します. ある閾値$t$において, クラス0のデータ群がまとまって(=分散が小さい)おり, クラス1もまたデータ群がまとまっていると良さそうな感じがしますね.
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。
スタート地点の白の画素のパターンが以下のパターンとなる場合、スタート地点を 2回 通る事になるので、ご注意下さい。 ※グレーの部分は白でも黒でもよい部分 ← 画像処理アルゴリズムへ戻る
Binarize—Wolfram言語ドキュメント 組込みシンボル 関連項目 FindThreshold Threshold MorphologicalBinarize LocalAdaptiveBinarize RegionBinarize ColorConvert ColorQuantize BinaryImageQ ClusteringComponents 関連するガイド 分割解析 数学的形態論 3D画像 顕微鏡検査のための画像計算 画像の処理と解析 色の処理 科学的データ解析 画像の表現 画像の合成 計算写真学 チュートリアル 画像処理 Binarize [ image] 大域的に決定された閾値より大きいすべての値を1で,その他を0で置換して image から二値化画像を作成する. Binarize [ image, t] t より大きいすべての値を1で,その他を0で置換して二値化画像を作成する. Binarize [ image, { t 1, t 2}] t 1 から t 2 までの範囲にあるすべての値を1で,その他を0で置換して二値化画像を作成する. Binarize [ image, f] f [ v] が True を与えるすべてのチャンネル値のリストを1で,その他を0で置換して二値化画像を作成する. Binarize は,画素値が0と1に対応する,画像の2レベル(二値化)バージョンを作る. Binarize はコントラストを高めるので,特徴検出や画像分割に,あるいは他の画像処理関数を適用する前の処理段階として使われることが多い. 大津の二値化 python. Binarize は,前景画素すべてが背景画素よりも高い強度の値を持つ場合に特に有効である.これは,画素(あるいは点)の操作である.つまり,各画素に個別に適用される. Binarize は,画像についての強度閾値ならびに他の二値分割法を実装し,自動的に,あるいは特定の明示的なカットオフ値で使われる. Binarize を適用すると,存在するアルファチャンネルは削除され,1チャンネルの画像が生成される. より高度な他の二値分割関数には, MorphologicalBinarize , RegionBinarize , ChanVeseBinarize がある.
全体の画素数$P_{all}$, クラス0に含まれる画素数$P_{0}$, クラス1に含まれる画素数$P_{1}$とすると, 全体におけるクラス0の割合$R_0$, 全体におけるクラス1の割合$R_1$は R_{0}=\frac{P_0}{P_{all}} ~~, ~~ R_{1}=\frac{P_1}{P_{all}} になります. 全ての画素の輝度($0\sim 255$)の平均を$M_{all}$, クラス0内の平均を$M_{0}$, クラス1内の平均を$M_{1}$とした時, クラス0とクラス1の離れ具合である クラス間分散$S_{b}^2$ は以下のように定義されています. \begin{array}{ccl} S_b^2 &=& R_0\times (M_0 - M_{all})^2 ~ + ~ R_1\times (M_1 - M_{all})^2 \\ &=& R_0 \times R_1 \times (M_0 - M_1)^2 \end{array} またクラス0内の分散を$S_0^2$, クラス1の分散を$S_1^2$とすると, 各クラスごとの分散を総合的に評価した クラス内分散$S_{in}^2$ は以下のように定義されています. S_{in}^2 = R_0 \times S_0^2 ~ + ~ R_1 \times S_1^2 ここで先ほどの話を持ってきましょう. 大津の方法による二値化フィルタ - Thoth Children. ある閾値$t$があったとき, 以下の条件を満たすとき, より好ましいと言えました. クラス0とクラス1がより離れている クラス毎にまとまっていたほうがよい 条件1は クラス間分散$S_b^2$が大きければ 満たせそうです. また条件2は クラス内分散$S_{in}^2$が小さければ 満たせそうです. つまりクラス間分散を分子に, クラス内分散を分母に持ってきて, が大きくなればよりよい閾値$t$と言えそうです この式を 分離度$X$ とします. 分離度$X$を最大化するにはどうすればよいでしょうか. ここで全体の分散$S_{all}=S_b^2 + S_{in}^2$を考えると, 全体の分散は閾値$t$に依らない値なので, ここでは定数と考えることができます. なので分離度$X$を変形して, X=\frac{S_b^2}{S_{in}^2}=\frac{S_b^2}{S^2 - S_b^2} とすると, 分離度$X$を最大化するには, 全体の分散$S$は定数なので「$S_b^2$を大きくすれば良い」ということが分かります.
勘違い 統計学の文献を読みました。 どうやらクラス間最大と、クラス内最小は同値らしいですね。 計算上は最大のほうがコストが低いのと思います ただ、opencvではクラス内最小で定義しているのが謎 【2017/11/10 23:42】 URL | ZetaP #- [ 編集] しきい値の間違いについて 「クラス内分散最小」の間違いではないでしょうか? 「クラス間分散最大」だと、分離度が収束しそうな印象があるのですが 【2017/11/08 23:38】 URL | ZetaP #- [ 編集]
輪郭追跡処理アルゴリズム 画像処理 2012. 09. 02 2011. 03.
◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇ 彩テニススクール 住所:〒340-0217 埼玉県久喜市鷲宮345(久喜校) TEL: 070-6941-3150 メール: ◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇◆◇
2021. 07. 25 NEW 【県】2021年度埼玉県ベテラン秋季テニス選手権大会開催案内を掲載しました。 2021. 14 NEW 【東部郡市】シングルス大会の結果を掲載しました。 2021. 13 NEW 夏の団体戦大会の結果を掲載しました。 2021. 05 NEW 平日市民ダブルス大会の案内を掲載しました。 開催案内 ・ 申込用紙 2021. 06. 29 NEW 【東部郡市】シングルス大会のドローを掲載しました。 【東部郡市】ベテラン大会試合結果を掲載しました。 Gentlemen / Ladies 2021. 27 夏の団体戦大会参加者への案内を掲載しました。 夏季ダブルス大会 兼 埼玉県秋季大会予選会の試合結果が掲載されました。 2021. 日本女子テニス連盟 千葉県支部. 24 【県】2021年度埼玉県秋季テニス選手権大会開催案内を掲載しました。 2021. 21 夏季ダブルス大会 谷原コート不良により6月27日に順延のお知らせ。 2021. 14 小中学生シングルス大会の案内が掲載されました。 夏季シングルス大会 兼 埼玉県秋季大会予選会の試合結果(最終版)が掲載されました。 2021. 10 夏季ダブルス大会非予選会A男子および非予選会B女子のリドローが掲載されました。 2021. 08 夏季シングルス大会 兼 埼玉県秋季大会予選会の試合結果(一部)が掲載されました。 2021. 07 夏季シングルス大会 谷原コート不良により6月13日に順延のお知らせ。 【東部郡市】ベテラン女子参加者の皆様への注意事項が掲載されました。 夏季ダブルス大会 兼 埼玉県秋季大会予選会のドローが掲載されました。 2021. 04 【県】ルール&指導者講習会(東部地区)開催案内が掲載されました。 【県】ルール&指導者講習会(北部地区)開催案内が掲載されました。 2021. 05. 28 春の平日団体戦大会の試合結果が掲載されました。 2021. 24 【東部郡市】ベテランテニス大会のドローが掲載されました。 夏季シングルス大会予選会男子のドローを組換え、リドローを掲載しました。 2021. 14 「混合ダブルス大会」の試合結果が掲載されました。 2021. 11 【県】5/16「ルール&指導者講習会」会場の駐車場の制限について 【県】5/12~5/31大宮第二公園(県大会会場)の駐車場の使用制限について 2021.
2021年7月29日 NEW! ・メンズサマー2021初中級男子ダブルス仮ドローと集合時間の確認はこちら 2021年7月25日 ・ふぁみり~ぐ☆大会 直近の結果 2021年7月17日 ・2021年7月20日からの設備制限について 2021年7月7日 ・ふじみ野市民大会 女子団体戦A 7月18日(日)延期について 2021年6月30日 ・月間予定表更新 ・テニスは面白そうだけど難しそう。 自分にできるかな。 ・昔やっていたから久々にやってみようかな。 など、少しでも気になったら 一度遊びにきてください。 Twitter Tweets by tcohifamily Facebook テニスクラブ大井ファミリー 現在開催中の 大会の情報などはこちから イベントや試合など 月間予定はこちらから
11 2021年度 さいたま市民テニス大会 【春季ダブルス】 最終結果 を掲載 New このページの先頭へ ©2012 Saitama City Tennis Associsation contents トップページ top page 協会組織関連 association 講習会・教室 school フォトギャラリー PHOTOGALLERY 大会会場案内図 map 県協会関連 saitama pref. 南部地区協議会関連 nanbu-t バナースペース 大会参加資格細則 saisoku ルール・審判方法 rule 大会計画 schedule 事務局だより secretariat 登録 toroku 問い合わせ窓口 madoguchi 本サイト利用について site 埼玉県テニス協会 saitama pref. さいたま市スポーツ協会 taikyo PDFファイルをご覧いただくには、Adobe社のAdobe Reader®が必要になります。 Adobe Reader®はAdobe社サイトより無料でダウンロードできます。 下記の"Get Adobe Reader®"を クリックしてください。