히스테리시스는 결과의 지연 효과를 나타냅니다. 임계값과 관련하여 히스테리시스는 특정 낮은 임계값 이상 또는 높은 임계값 이상의 영역을 나타냅니다. 영역을 나타냅니다. 자신감이 넘치는 성격입니다.
히스테리시스의 도움으로 이미지의 개체 가장자리 외부의 노이즈를 무시할 수 있습니다.
scikit-learn 라이브러리를 사용하여 히스테리시스 임계값을 달성하는 방법을 살펴보겠습니다.
예시
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data, filters
fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
orig_img = data.coins()
edges = filters.sobel(orig_img)
low = 0.1
high = 0.4
lowt = (edges > low).astype(int)
hight = (edges > high).astype(int)
hyst = filters.apply_hysteresis_threshold(edges, low, high)
ax[0, 0].imshow(orig_img, cmap='gray')
ax[0, 0].set_title('Original image')
ax[0, 1].imshow(edges, cmap='magma')
ax[0, 1].set_title('Sobel edges')
ax[1, 0].imshow(lowt, cmap='magma')
ax[1, 0].set_title('Low threshold')
ax[1, 1].imshow(hight + hyst, cmap='magma')
ax[1, 1].set_title('Hysteresis threshold')
for a in ax.ravel():
a.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show() 출력
설명
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필요한 라이브러리를 가져옵니다.
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subplot 기능은 콘솔에 이미지를 플롯하기 전에 플롯 영역을 설정하는 데 사용됩니다.
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scikit-learn 패키지에 이미 있는 '코인' 데이터가 입력으로 사용됩니다.
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'sobel' 필터는 입력의 'sobel' 이미지를 가져오는 데 사용되며 결과 이미지에서 가장자리가 강조됩니다.
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'apply_hysteresis_threshold' 함수는 특정 임계값 이상 및 이하의 값을 가져오는 데 사용됩니다.
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이 데이터는 'imshow' 기능을 사용하여 콘솔에 표시됩니다.