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Pythonによる画像処理100本ノック#4 大津の二値化(判別分析法) - Qiita
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Pythonによる画像処理100本ノック#4 大津の二値化(判別分析法) - Qiita
はじめに どうも、らむです。 二値化に用いる閾値を自動で決定する手法である大津の二値化(判別分析法... はじめに どうも、らむです。 二値化に用いる閾値を自動で決定する手法である大津の二値化(判別分析法)を実装します。 4本目:大津の二値化 二値化は画像を白黒の2色のみのモノクロ画像に変換する処理です。なお、閾値を決めておき、閾値未満の画素値は白、閾値以上の画素値を持つ画素は黒に置き換えます。ここまでは、前回の二値化にて説明しました。 今回はこの閾値を自動で決定する手法を取り扱います。 大津の二値化では閾値によってクラスを2つに分割します。 この2つのクラスにおいて分離度が最大となるときの閾値を二値化のときの閾値とします。 分離度の計算に必要なパラメータは以下の式によって算出できます。 分離度:$X = \dfrac{\sigma _{b}^{2}}{\sigma _{w}^{2}}$ クラス内分散:$\sigma _{b}^{2} = \dfrac{\omega _{0}\omega _{