13_thresholding

二值化

分割 問題是指在數據集中選擇有趣的特徵，將它們組合成一個具有共同點的實體（對象）像素

（通常，它們在空間中相鄰）

通常用來分離物體與背景

Ref: https://www.ancient-asia-journal.com/articles/10.5334/aa.06113/

Ref: https://svi.nl/SeedAndThreshold

選到的對象太小

選到的對象不連續

降低閥值

Ref: https://svi.nl/SeedAndThreshold

使用種子

Global (全域性) vs Adaptive (適應性)

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14_morphologic

形態學 Morphology

Morphology 是用於處理 Binary 影像

erode (侵蝕) vs dilate (膨脹)

open (開運算) vs close (閉運算)

gradient

tophat vs blackhat

應用範例

用來銜接區域，左圖的空洞經由膨脹後連通起來了

運算原理

dilate (膨脹)

erode (侵蝕)

Ref: https://www.programmersought.com/article/30071002676/

Open 開運算

先做 Erosion 再做 Dilation

Close 閉運算

先做 Dilation 再做 Erosion

Open 開運算

先做 Erosion 再做 Dilation

Ref: https://jason-chen-1992.weebly.com/home/-morphology

拿 Structures Element 在 Target 的內部任意移動，Structures Element 如果到不了的地方就會被消除掉，可以將圖形凸出的銳角給鈍化。

Ref: https://jason-chen-1992.weebly.com/home/-morphology

Close 閉運算

先做 Dilation 再做 Erosion

拿Structures Element 在 Target 的外部移動，進不去的地方就把它填滿，可以將圖形內陷的銳角給鈍化。

Opening (開)
Erosion 後再 Dilation

Closing  (閉)
Dilation 後再 Erosion

原本較為接近的兩個點
經過此處理後會被分開

Ref: https://honglung.pixnet.net/blog/post/85510222-image-processing---morphology(%E5%BD%A2%E6%85%8B%E5%AD%B8)

Ref: https://jason-chen-1992.weebly.com/home/-morphology

tophat 頂帽

原圖像與開運算的差

blackhat 黑帽

閉運算與原圖像的差

黑帽運算的效果突出了比原圖輪廓周圍的區域更暗的區域，且與選擇的卷積核大小有關，所以黑帽運算用來分離比鄰近點暗一些的斑塊。效果圖有非常完美的輪廓。

開運算帶來的結果是放大了裂縫或者局部最低亮度的區域。因此，原圖減去開運算後的圖，得到的效果圖突出了比原圖輪廓周圍的區域更明亮的區域，且與選擇的卷積核大小有關。頂帽運算往往用來分離比鄰近點亮的斑塊。

Ref: https://www.cnblogs.com/zhuifeng-mayi/p/9562655.html

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15_thinning

細化

skeletonization

Ref: https://www.programmersought.com/article/55134536036/

Ref: https://medium.com/analytics-vidhya/skeletonization-in-python-using-opencv-b7fa16867331

Ref: http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1665-73812016000100415

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16_corner

尋找角落

Ref: http://www.koreascience.or.kr/article/JAKO201725864506228.pdf

Ref: http://www.koreascience.or.kr/article/JAKO201725864506228.pdf

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17_contour

輪廓

Ref: https://www.pyimagesearch.com/2016/04/11/finding-extreme-points-in-contours-with-opencv/

Ref: https://www.pyimagesearch.com/2016/04/11/finding-extreme-points-in-contours-with-opencv/

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18_pyramid

圖像金字塔

Ref: https://theailearner.com/tag/image-pyramids-opencv-python/

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19_edge

邊緣偵測

此演算法係澳洲計算機科學家約翰·坎尼（John F. Canny）於1986年開發出來的一個多級邊緣檢測算法。

首先檢測高閾值以上的強邊緣（強梯度）像素，並拒絕低於閾值的像素。

接著，只要它們連接到強邊緣，就會包含值為low_threshold 和 high_threshold 的像素。輸出邊緣是二進制圖像，其中白色像素描繪出檢測到之邊緣，而其他地方則為黑色。

Ref: https://ithelp.ithome.com.tw/m/articles/10202295

Ref: https://ithelp.ithome.com.tw/m/articles/10202295

Ref: https://ithelp.ithome.com.tw/m/articles/10202295

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20_shape

形狀識別

• Hough 霍夫變換

• Hough 霍夫直線偵測

• Hough 霍夫圓形偵測

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21_segmention

圖形分割

分水嶺影像分割

Ref: https://blog.gtwang.org/programming/opencv-graph-based-segmentation-tutorial/

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