画像の二値化
C
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
int
main(int argc, char **argv)
{
IplImage *src_img=0, *gray_img;
IplImage *bin_img, *bininv_img, *trunc_img, *tozero_img, *tozeroinv_img;
IplImage *adaptive_img;
char *imagename;
// (1)load a specified file and convert it into grayscale image.
// allocate destination images.
imagename = argc > 1 ? argv[1] : "../image/trains.png";
src_img = cvLoadImage(imagename, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
if(src_img == 0)
return -1;
gray_img = cvCreateImage(cvGetSize(src_img), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvCvtColor(src_img, gray_img, CV_BGR2GRAY);
bin_img = cvCreateImage(cvGetSize(src_img), IPL_DEPTH_8U, 1);
bininv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src_img), IPL_DEPTH_8U, 1);
trunc_img = cvCreateImage(cvGetSize(src_img), IPL_DEPTH_8U, 1);
tozero_img = cvCreateImage(cvGetSize(src_img), IPL_DEPTH_8U, 1);
tozeroinv_img = cvCreateImage(cvGetSize(src_img), IPL_DEPTH_8U, 1);
adaptive_img = cvCreateImage(cvGetSize(src_img), IPL_DEPTH_8U, 1);
// (2)apply a fixed-level threshold to each pixel
cvThreshold(gray_img, bin_img, 0, 255, CV_THRESH_BINARY|CV_THRESH_OTSU);
cvThreshold(gray_img, bininv_img, 0, 255, CV_THRESH_BINARY_INV|CV_THRESH_OTSU);
cvThreshold(gray_img, trunc_img, 0, 255, CV_THRESH_TRUNC|CV_THRESH_OTSU);
cvThreshold(gray_img, tozero_img, 0, 255, CV_THRESH_TOZERO|CV_THRESH_OTSU);
cvThreshold(gray_img, tozeroinv_img, 0, 255, CV_THRESH_TOZERO_INV|CV_THRESH_OTSU);
// (3)apply an adaptive threshold to a grayscale image
cvAdaptiveThreshold(gray_img, adaptive_img, 255, CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, CV_THRESH_BINARY, 7, 8);
// (4)show source and destination images
cvNamedWindow("Source", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("Binary", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("Binary Inv", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("Trunc", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("ToZero", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("ToZero Inv", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("Adaptive", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvShowImage("Source", src_img);
cvShowImage("Binary", bin_img);
cvShowImage("Binary Inv", bininv_img);
cvShowImage("Trunc", trunc_img);
cvShowImage("ToZero", tozero_img);
cvShowImage("ToZero Inv", tozeroinv_img);
cvShowImage("Adaptive", adaptive_img);
cvWaitKey (0);
cvDestroyWindow("Source");
cvDestroyWindow("Binary");
cvDestroyWindow("Binary Inv");
cvDestroyWindow("Trunc");
cvDestroyWindow("ToZero");
cvDestroyWindow("ToZero Inv");
cvDestroyWindow("Adaptive");
cvReleaseImage(&src_img);
cvReleaseImage(&gray_img);
cvReleaseImage(&bin_img);
cvReleaseImage(&bininv_img);
cvReleaseImage(&trunc_img);
cvReleaseImage(&tozero_img);
cvReleaseImage(&tozeroinv_img);
cvReleaseImage(&adaptive_img);
return 0;
}
// (1)指定ファイルをカラー画像として読み込み，それをグレースケールに変換します．
指定されたファイルを3チャンネルのカラー画像として読み込み，関数 cvCvtColor を用いてグレースケールに変換します．また，さまざまな閾値処理後の画像を格納する領域を確保します．これらは，入力画像と同じサイズで，ビット深度8，チャンネル1の画像領域になります．
// (2)画像に対し，さまざまな固定閾値処理を行います．
関数 cvThreshold を用いて，入力画像から作成されたグレースケール画像に対して，以下のような固定閾値処理を行います．
- CV_THRESH_BINARY ： 閾値を超えるピクセルは maxVal に，それ以外のピクセルは 0 になります．
- CV_THRESH_BINARY_INV ： 閾値を超えるピクセルは 0 に，それ以外のピクセルは maxVal になります．
- CV_THRESH_TRUNC ： 閾値を超えるピクセルは threshold に，それ以外のピクセルは変更されません．
- CV_THRESH_TOZERO ： 閾値を超えるピクセルは変更されず，それ以外のピクセルは 0 になります．
- CV_THRESH_TOZERO_INV ： 閾値を超えるピクセルは 0 に，それ以外のピクセルは変更されません．
また，このサンプルでは，全ての手法に対して CV_THRESH_OTSU を指定することで，大津の手法を用いて自動的に閾値を決定します．もちろん，これを行わずに自分で閾値を決定することも可能です．
// (3)画像に対し，適応的な閾値処理を行います．
関数 cvAdaptiveThreshold
を用いて，入力画像から作成されたグレースケール画像に対して，適応的な閾値処理を行います．閾値が適応的に決定されるので，対象ピクセルは，画像全体ではなく，その近傍領域に対して明暗を決定されます．
ここでは第4引数で CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C を指定しているので，blockSize（第6引数）x blockSize
の近傍領域に対してガウシアンを重みとして総和をとり，そこから param1（第7引数）の値を引いた値を閾値として利用します．
このように求められた閾値を超えるピクセルは maxVal （第3引数）に，それ以外は 0 になります．
// (4)入力画像と処理結果画像を表示します．
入力画像と，処理されたそれぞれの二値化画像を表示します．また，何かキーが押されるとプログラムを終了します．
C++
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
using namespace cv;
int
main(int argc, char **argv)
{
// (1)load a specified file and convert it into grayscale image
const char *imagename = argc > 1 ? argv[1] : "../image/trains.png";
Mat src_img = imread(imagename);
if(!src_img.data)
return -1;
Mat gray_img;
cvtColor(src_img, gray_img, CV_BGR2GRAY);
// (2)apply a fixed-level threshold to each pixel
Mat bin_img, bininv_img, trunc_img, tozero_img, tozeroinv_img;
threshold(gray_img, bin_img, 0, 255, THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);
threshold(gray_img, bininv_img, 0, 255, THRESH_BINARY_INV|THRESH_OTSU);
threshold(gray_img, trunc_img, 0, 255, THRESH_TRUNC|THRESH_OTSU);
threshold(gray_img, tozero_img, 0, 255, THRESH_TOZERO|THRESH_OTSU);
threshold(gray_img, tozeroinv_img, 0, 255, THRESH_TOZERO_INV|THRESH_OTSU);
// (3)apply an adaptive threshold to a grayscale image
Mat adaptive_img;
adaptiveThreshold(gray_img, adaptive_img, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 7, 8);
// (4)show source and destination images
namedWindow("Source", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("Binary", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("Binary Inv", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("Trunc", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("ToZero", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("ToZero Inv", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("Adaptive", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Source", src_img);
imshow("Binary", bin_img);
imshow("Binary Inv", bininv_img);
imshow("Trunc", trunc_img);
imshow("ToZero", tozero_img);
imshow("ToZero Inv", tozeroinv_img);
imshow("Adaptive", adaptive_img);
waitKey(0);
return 0;
}
// (1)指定ファイルをカラー画像として読み込み，それをグレースケールに変換します．
指定されたファイルを3チャンネルのカラー画像として読み込み，関数 cvtColor を用いてグレースケールに変換します．
// (2)画像に対し，さまざまな固定閾値処理を行います．
関数 threshold を用いて，入力画像から作成されたグレースケール画像に対して，以下のような固定閾値処理を行います（C インタフェースとは，定数の名前が異なることに注意してください）．
- THRESH_BINARY ： 閾値を超えるピクセルは maxVal に，それ以外のピクセルは 0 になります．
- THRESH_BINARY_INV ： 閾値を超えるピクセルは 0 に，それ以外のピクセルは maxVal になります．
- THRESH_TRUNC ： 閾値を超えるピクセルは threshold に，それ以外のピクセルは変更されません．
- THRESH_TOZERO ： 閾値を超えるピクセルは変更されず，それ以外のピクセルは 0 になります．
- THRESH_TOZERO_INV ： 閾値を超えるピクセルは 0 に，それ以外のピクセルは変更されません．
また，このサンプルでは，全ての手法に対して THRESH_OTSU を指定することで，大津の手法を用いて自動的に閾値を決定します．もちろん，これを行わずに自分で閾値を決定することも可能です．
// (3)画像に対し，適応的な閾値処理を行います．
関数 adaptiveThreshold
を用いて，入力画像から作成されたグレースケール画像に対して，適応的な閾値処理を行います．閾値が適応的に決定されるので，対象ピクセルは，画像全体ではなく，その近傍領域に対して明暗を決定されます．
ここでは第4引数で ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C を指定しているので，blockSize（第6引数）x blockSize
の近傍領域に対してガウシアンを重みとして総和をとり，そこから C（第7引数）の値を引いた値を閾値として利用します．
このように求められた閾値を超えるピクセルは maxVal （第3引数）に，それ以外は 0 になります．
// (4)入力画像と処理結果画像を表示します．
入力画像と，処理されたそれぞれの二値化画像を表示します．また，何かキーが押されるとプログラムを終了します．
実行結果例
（左から）入力画像，固定閾値処理後の画像（BINARY，BINARY_INV）
