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임계값 분할은 주요 작업이 어두운 영역과 밝은 영역을 분리하거나, 전경 개체를 분리하거나, 이후 형태학, OCR, 윤곽선 분석 또는 연결된 구성 요소를 위해 이진 이미지를 준비하는 경우 유용합니다. 이는 컴퓨터 비전에서 가장 일반적인 전처리 단계 중 하나입니다.
문서 정리, 마스크 생성, 영역 분리 및 이진화 워크플로우를 위한 전역 및 적응형 임계값을 사용하여 배경에서 전경을 분할합니다.
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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.
Otsu\
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.