Лучший метод порогового изображения, который вернет высокий / низкий порог?

Question

Мне трудно найти адаптивный метод порогового изображения для лабиринтов, который будет возвращать либо высокое, либо низкое значение, чтобы убедиться, что все пути имеют одинаковый цвет.

До сих пор я пробовал фиксированный порог, который явно не работал, и метод Оцу, который возвращает значение около середины, что означало, что некоторые пиксели не были преобразованы должным образом.

Исходное изображение - https://imgur.com/DqaUYfW

метод Оцу - https://imgur.com/a/V5t6rqZ

желаемый вывод - https://imgur.com/a/yvXuAqC

Answer 1

Извините, у меня нет Java, поэтому я просто опробую некоторые методы в Python и могу получить желаемый результат, который вы хотите. Надеюсь, это поможет вам.

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread("1.png")

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

_,thresh = cv2.threshold(gray,100,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("thresh",thresh)

blur = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)
ret3,otsu = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow("otsu",otsu)

adaptive_thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 29, 30)
cv2.imshow("adaptive_thresh",adaptive_thresh)

cv2.imshow("img",image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

• Метод отсу

ht tps://stackru.com/images/72f05c976e60000ef13c63a981952f2f8b29b6a3.png

• Фиксированный бинарный порог

ht tps://stackru.com/images/7253f96853e464e11b5f5abf05948eae44042cb3.png

• Адаптивный порог

ht tps://stackru.com/images/4f387a18f91cc7035c6de89bf503d30217e10bc0.png