Otsuの二値化は、画像処理において重要な手法の一つです。この記事では、PythonとOpenCVを使用して、Otsuの二値化を実装する方法を解説します。
Otsuの二値化とは
Otsuの二値化は、自動的に閾値を決定して二値化処理を行う手法の一つです。この手法では、分離度が最も大きくなるときの閾値を求めます。
PythonとOpenCVを使用した実装
PythonとOpenCVを使用して、Otsuの二値化を実装する基本的なコードは以下の通りです。
import cv2
import numpy as np
# 画像をグレースケールで読み込む
img = cv2.imread('input.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Otsuの二値化を適用
ret, img_otsu = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
このコードでは、cv2.threshold
関数を使用してOtsuの二値化を適用しています。この関数の第二引数には閾値を指定しますが、Otsuの二値化を適用する場合はこの値は自動的に計算されるため、0を指定します。
まとめ
この記事では、PythonとOpenCVを使用してOtsuの二値化を実装する方法を解説しました。Otsuの二値化は、画像処理において非常に有用な手法であり、PythonとOpenCVを使用することで簡単に実装することができます。これらの知識を活用して、さまざまな画像処理タスクに挑戦してみてください。