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. 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. Visual C# 2013 画像処理・数値プログラミング - 石立喬 - Google ブックス. 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.
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. 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 二 値 化传播. 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.
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
2を使用していることもあり、接続が不意に切れた事はない。因みに接続・接続終了・新規接続の際にはヘッドホンがアナウンスしてくれる。 再度、別の端末に接続する際には電源ボタンを7秒長押しすることで、ヘッドホンが接続待機モードになる。最初に電源を入れる際には、自動的に接続待機モードになっている。 全体的にまとまった良いヘッドホンだと思う。ただ、金額もそれなりにするので、家電量販店等で触れてから決断することをオススメする。 少なからず、私は買って良かった。また生活が豊かになりそうだ。 ここまで読んでくれた人に感謝を。拙い文で申し訳ないが、貴方の参考になれば嬉しい限りです。
ノイズキャンセリング機能を使う 本機のノイズキャンセリングスイッチをNCにします(お買い上げ時の設定)。 NCにすると、「NCモードB」に設定されます。 【詳細】 ご注意 外部の環境ノイズ(乗り物内の騒音や室内の空調音など)と逆位相の音を出すことで環境ノイズが低減して聞こえる機能です。 静かな場所やノイズの種類によっては、ノイズキャンセリング効果が感じられない、またはノイズが大きくなると感じられる場合があります。 ヘッドホンのつけかたによっては、ノイズキャンセリング効果が減少することがあります。 ノイズキャンセリング機能は、乗り物や空調などの主に低い周波数帯域の騒音に対してもっとも効果を発揮します。すべての音が打ち消されるわけではありません。 自動車、バスなどでご使用の場合、路面状況によっては、ノイズが発生することがあります。 携帯電話の影響によりノイズが入ることがあります。この場合は、携帯電話から本機を離してください。 ヘッドホンのマイク部を手などで覆わないでください。ノイズキャンセリング効果が得られなくなる場合があります。 ヘッドホンのマイク部 本機には、付属のノイズキャンセリング用ヘッドホン以外もご使用になれます。その場合、本来のノイズキャンセル性能が得られません。付属以外のヘッドホンを使う場合は、ノイズキャンセリングスイッチをOFFにしてください。
ノイズキャンセル機能とは、外部の環境ノイズ(乗り物内の騒音や室内の空調音など)と逆位相の音を出すことで環境ノイズが低減して聞こえる機能です。 ご注意 静かな場所やノイズの種類によっては、ノイズキャンセリング効果が感じられない、またはノイズが大きくなると感じられる場合があります。 本機の装着状態によっては、ノイズキャンセリング効果が減少したり、ピーという音(ハウリング)が出たりすることがあります。このような場合は、本機を装着し直してください。 ノイズキャンセリング機能は、乗り物や空調などの主に低い周波数帯域の騒音に対してもっとも効果を発揮します。すべての音が打ち消されるわけではありません。 自動車、バスなどでご使用の場合、路面状況によっては、ノイズが発生することがあります。 携帯電話の影響によりノイズが入ることがあります。この場合は、携帯電話から本機を離してください。 本機のマイク部を手などで覆わないでください。ノイズキャンセリングや外音取り込み機能(アンビエントサウンドモード)の効果が得られなくなったり、ピーという音(ハウリング)が出たりすることがあります。このような場合は、マイク部から手などを離してください。 A: マイク