임계값은 이미지 분할을 위한 간단한 기술입니다. 바이너리 이미지를 만드는 데 자주 사용됩니다. 이 때 주어진 임계값보다 큰 픽셀은 표준 값으로 대체됩니다.
적응형 임계값은 더 작은 영역에 대해 임계값을 계산하는 방법이므로 지역마다 임계값이 다릅니다.
adaptiveThreshold() 메서드는 주어진 이미지에 대해 적응형 임계값 작업을 수행합니다. 다음은 이 방법의 매개변수입니다 -
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소스 및 대상 이미지를 나타내는 두 개의 매트 개체입니다.
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임계값을 나타내는 정수 변수입니다.
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사용할 적응형 방법과 임계값 유형을 나타내는 두 개의 정수 변수
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임계값을 계산하는 데 사용되는 픽셀 이웃의 크기를 나타내는 정수 변수 유형입니다.
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두 방법 모두에서 사용되는 상수를 나타내는 double 형식의 정수 변수입니다.
예
import java.awt.Image;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.IOException;
import javafx.application.Application;
import javafx.embed.swing.SwingFXUtils;
import javafx.scene.Group;
import javafx.scene.Scene;
import javafx.scene.image.ImageView;
import javafx.scene.image.WritableImage;
import javafx.stage.Stage;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class AdaptiveThreshold extends Application {
public void start(Stage stage) throws IOException {
//Loading the OpenCV core library
System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
String file ="D:\\Images\\win2.jpg";
Mat src = Imgcodecs.imread(file, Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
//Creating an empty matrices to store the destination image.
Mat dst = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type());
//Applying simple threshold
Imgproc.adaptiveThreshold(src, dst, 125,
Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
Imgproc.THRESH_BINARY, 11, 12);
//Converting matrix to JavaFX writable image
Image img = HighGui.toBufferedImage(dst);
WritableImage writableImage= SwingFXUtils.toFXImage((BufferedImage) img, null);
//Setting the image view
ImageView imageView = new ImageView(writableImage);
imageView.setX(10);
imageView.setY(10);
imageView.setFitWidth(575);
imageView.setPreserveRatio(true);
//Setting the Scene object
Group root = new Group(imageView);
Scene scene = new Scene(root, 595, 400);
stage.setTitle("Adaptive Threshold");
stage.setScene(scene);
stage.show();
}
public static void main(String args[]) {
launch(args);
}
} 입력 이미지
출력
실행 시 위의 프로그램은 다음 창을 생성합니다. -
