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Die Schwellenwertsegmentierung ist nützlich, wenn die Hauptaufgabe darin besteht, dunkle von hellen Bereichen zu trennen, Vordergrundobjekte zu isolieren oder ein Binärbild für eine spätere Morphologie, OCR, Konturanalyse oder verbundene Komponenten vorzubereiten. Es ist einer der häufigsten Vorverarbeitungsschritte in der Bildverarbeitung.
Segmentieren Sie den Vordergrund vom Hintergrund mit globalem und adaptivem Schwellenwert für Dokumentenbereinigung, Maskengenerierung, Bereichstrennung und Binarisierungs-Workflows.
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Thresholding converts a grayscale image to binary (black and white) by comparing each pixel to a threshold value. Pixels above the threshold become white, below become black.
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Adaptive thresholding is best for images with uneven lighting, shadows, or varying backgrounds. It calculates a different threshold for each local region of the image.
These are advanced local binarization methods from OpenCV ximgproc. They compute per-pixel thresholds using local mean and standard deviation. Sauvola and Wolf are generally better for document images. NICK works well with low-contrast text.