نوشته‌ها

پردازش تصویر با پایتون قسمت سیزدهم

OpenCV Threshold

بخشبندی تصویر (Image Segmentation)

هدف پردازش تصویر دیجیتال، استخراج اطلاعات مفید(آبجکت، شی، ۲۵۵، ۱، روشن) از تصاویر، بدون کمک انسان است.

بخشبندی،  تصویر را به ناحیه هایی با پیکسل هایی که دارای ویژگیهای مشابه(منظم و یکنواخت) هستند، تقسیم میکند.این ویژگی ها میتوانند به عنوان مثال: سطح خاکستری، رنگ، بافت و … باشند. در بخشبندی تقسیم تصاوبر به نواحی  غیر یکسان میباشد، طوری که با هم اشتراکی نداشته باشند تا آن را برای تجزیه و تحلیل آسان تر و معنادارتر کند.

 

 

خروجی بخشبندی

 

۱) پیکسلهای لبه یا مرز یک بخش. کاربرد:  گوشه ها یا حالت  ناحیه ی مد نظر  را مشخص میکند.

۲) تمام پیکسلهای درون یک بخش. کاربرد: ویژگیهای درونی بخش های تصویر مثل بافت، رنگ و … را مشخص میکند.

لبه: به تغییرات ناگهانی در سطوح خاکستری، تصویر لبه گفته میشود. لبه ها در مرز بین دو ناحیه اتفاق می افتد. 

 

تکنیکهای بخشبندی

۱)  contextual (بخش بندی بر اساس لبه ها):  تصویر،  با آشکار کردن نقاط یا مرزهایی که در محل آنها،  تغییرات سریع سطوح خاکستری وجود دارند، بخش بندی میشود. 

Contexuall

۲) non-contextual (بخش بندی بر اساس نواحی): بر اساس شباهت سطوح خاکستری ، تصویر،  در ابتدا با آستانه گذاری، ناحیه را گسترش داده و با ادغام کردن  بخش ها، بخشبندی میشود. همین جا اشاره کنم که آستانه گذاری از نوع non-contextual میباشد.(ماسکهای آشکار ساز لبه ها، همانند فیلتر بالاگذر حوزه فرکانس  که در قسمتهای بعدی توضیح داده میشوند، میباشند.)

non

 

کاربرد بخشبندی

به عنوان مثال، با استفاده از بخشبندی، میتوان تعداد مربع یا مستطیل را در تصویر شمرد. یا تشخیص چهره ، تشخیص عابر پیاده، اثر انگشت و … را انجام داد. از طرفی گاهی اوقات اصلا لازم نیست برای کسب اطلاعاتی از یک عکس کل تصویر را پردازش کرد. به همین دلیل با استفاده از بخش بندی فقط ناحیه مورد نظر پردازش میشود.

آستانه گداری تصویر چیست؟

 

آستانه‌گذاری  مناسب‌ترین و ساده ترین تکنیک بخش بندی non-contextual است.
با اعمال آستانه‌گذاری بر روی تصویر در مقیاس خاکستری، تصویری باینری(۰و۱) بدست می‌آید که تصویر به دو بخش کاملا جدا از هم تقسیم میشود.یکی از آنها حاوی پیکسل هایی با مقادیر داده ورودی کوچکتر از آستانه و دیگری مربوط به مقادیر ورودی است که برابر آستانه یا بیشتراز آن هستند. مناطق اول و دوم معمولا به ترتیب با برچسب صفر (۰) و غیر صفر (۱) برچسب گذاری می شوند. آستانه گذاری ، ممکن است دارای چند آستانه باشد که تصویر را به چند بخش مجزا تقسیم میکنند.

برای تصاویر رنگی، سه آستانه(برای هر کانال) باید مشخص شود.

به عبارت دیگر آستانه گذاری شامل تقسیم یک تصویر به دو منطقه است: یک منطقه آبجکت و یک منطقه پس زمینه.
threshold e

تصویر زیر را با دقت مشاهده کنید:

threshold

https://www.learnopencv.com

چند عدد می بینید؟
اکثر شما اعداد زیر را می بینید:
۳۲ (آه، بله، به دقت نگاه کنید)، ۶۴، ۱۰۰، ۱۲۸، ۱۸۰، ۲۰۰ و ۲۵۵٫ اما در تصویر، اعداد بیشتری وجود دارد که به چشم نمیاد.

برای دیدن یک نسخه آستانه گذاری از تصویر اصلی، روی تصویر حرکت کنید .   متوجه خواهید شد که تمام اعداد، سرتاسر  سفید هستند (به عنوان مثال، آنها دارای یک مقدار خاکستری ۲۵۵ میباشند ) و عدد اضافی ۵ وجود دارد. شما متوجه  عدد ۵  در تصویر اصلی  نشدید چون ارزش خاکستری آن ۵ بود.

در حقیقت تمام اعداد در تصویر اصلی یک مقدار خاکستری  برابر با عدد دارند. بنابراین ۲۵۵ روشنترین و ۵ تاریک ترین است.

 خواندن اعداد در تصویر آستانه گذاری شده  آسان تر از خواندن اعداد در تصویر اصلی است. جای تعجب نیست که یک الگوریتم  تصویر آستانه گذاری شده، بسیار ساده تر از تصویر اصلی،  پردازش می کند.
تمام الگوریتم های آستانه گذاری، یک تصویر منبع (src) و مقدار آستانه (thresh) به عنوان ورودی میگیرند، و با مقایسه مقادیر پیکسل در پیکسل  تصویر منبع (x، y) با آستانه،  یک تصویر خروجی (dst) تولید می کند. اگر src (x، y)> thresh باشد، سپس (dst (x، y یک مقدار را تعیین می کند. در غیر این صورت، (dst (x، y مقدار دیگری را ایجادمی کند.

سه روش آستانه ‘گذاری داریم که در قسمتهای بعدی توضیح داده خواهند شد:
+ Simple thresholding
+ Adaptive thresholding
+ Otsu’s thresholding