OpenCV – 画像処理の 2 値化の仕組みと cv2.threshold() の使い方

import cv2
import numpy as np
from IPython.display import display, Image


def imshow(img):
    """ndarray 配列をインラインで Notebook 上に表示する。"""
    ret, encoded = cv2.imencode(".jpg", img)
    display(Image(encoded))

# 画像を読み込む。
img = cv2.imread("sample.jpg")

# グレースケール形式に変換する。
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 2値化する。
ret, binary = cv2.threshold(gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY)
imshow(binary)

# 大津の手法
ret, binary = cv2.threshold(gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
print(f"threshold: {ret}")  # threshold: 88.0
imshow(binary)

# トライアングルアルゴリズム
ret, binary = cv2.threshold(gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_TRIANGLE)
print(f"threshold: {ret}")  # threshold: 3.0
imshow(binary)

import cv2
import numpy as np
from IPython.display import Image, display
from ipywidgets import widgets
from matplotlib import pyplot as plt


def imshow(img):
    """画像を Notebook 上に表示する。"""
    encoded = cv2.imencode(".png", img)[1]
    display(Image(encoded))


def process(thresh, type_, auto):
    """2値化処理を行い、結果を表示する。"""
    type_ = eval(type_)
    auto = eval(auto)
    if auto:
        type_ += auto
    ret, binary = cv2.threshold(img, thresh, maxval=255, type=type_)
    imshow(binary)


param_widgets = {}

# パラメータ thresh を設定するスライダー
param_widgets["thresh"] = widgets.IntSlider(
    min=0, max=255, step=1, value=0, description="thresh: "
)

# パラメータ type を設定するプルダウンメニュー
options = [
    "cv2.THRESH_BINARY",
    "cv2.THRESH_BINARY_INV",
    "cv2.THRESH_TRUNC",
    "cv2.THRESH_TOZERO",
    "cv2.THRESH_TOZERO_INV",
]
param_widgets["type_"] = widgets.Dropdown(options=options, description="type: ")

# 閾値自動化の方法を使用するかどうか
options = [
    "None",
    "cv2.THRESH_OTSU",
    "cv2.THRESH_TRIANGLE",
]
param_widgets["auto"] = widgets.Dropdown(options=options, description="auto: ")

for x in param_widgets.values():
    x.layout.width = "400px"

# 画像を読み込む。
img = cv2.imread("sample.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# ウィジェットを表示する。
widgets.interactive(process, **param_widgets)