Успевайте заказать остекление

ПО СТАРЫМ ЦЕНАМ!!!

Демонтаж старого балкона - бесплатно!

Как убрать порог на балкон


Можно убрать порог балконной двери | Ремонт кухни своими руками

Содержание статьи:

Технологически, порог под балконной дверью, на выходе на балкон есть во всех гражданских домах. Возникает вопрос, почему? Вряд ли ответ, потому что так заложено в проектах нас устроит. Какую роль выполняет порог балконной двери и к чему может привести его демонтаж, как можно убрать порог балконной двери ответим в этой статье.

Порог балконной двери

Вполне разумной, кажется мысль, убрать порог балконной двери при объединении кухни, комнаты и балкона или обустройства балкона, как функционального помещения квартиры. Но не стоит горячиться и сносить порог по советам знакомых, если порог делали, значит, он зачем-то нужен?

Стандартный порог балкона

Зачем нужен порог под балконной дверью

Все зависит от типа вашего дома, а точнее от типа вашего балкона.

Примечание: Мы должны понимать, что в домах существуют балконы и отличные от них лоджии.

Лоджия в отличие от балкона, является конструкцией дома, и пол лоджии это выносная или встроенная часть перекрытия. Балкон же это отдельная консольная конструкция, стыкующая с конструкцией дома и испытывающая изгибающую нагрузку.

Изгибающая нагрузка на плиту балкона компенсируется вертикальной нагрузкой верхней плиты перекрытия, в которую входит и порог балкона,  или поддерживающими консолями или балками.

Вывод 1. Порог балконной двери может быть частью конструкции компенсирующей изгиб балконной плиты.

Но и здесь не все просто. Я покажу рисунок, четырех типов балкона.

  • Рис. (в) и (г) видим, что балконная плита выносная, но поддерживается снизу.
  • На рис. (б) видим, что балконная плита является продолжением плиты перекрытия.
  • На рис (а), видим, что плита балкона выносная и держится лишь, верхней наружной плитой дома, следующего этажа.

Из этих конструкций, именно конструкция балкона на рис.(а), наиболее, уязвима при сносе балконного порога.

Вывод 2. Если ваш балкон это выносная плита со стыком, где то под порогом, не стоит демонтировать порог, это ослабит прочность конструкции.

Балконный порог и тепло в квартире

Кроме прочности, порог служит, по теории проектирования,  для преграждения холодных потоков воздуха с улицы в квартиру.

Это назначение порога, по определению, нас не беспокоит. Если есть мысль снести порог, то уж точно балкон будет утепляться, и промерзания со стороны своего балкона ждать не стоит. Если под вашим балконом, расположен «голый» не утепленный и даже не остекленный балкон, то возможно промерзание снесенного порога с нижнего этажа. Если есть подозрения о возможности промерзания, подумайте об утеплении конструкции пола.

Типы балконных порогов

От теории к практике. Беря во внимание все выше сказанное, посмотрим. Какие пороги встречаются в реальных домах. Их два:

  • Бетонный порог, как часть бетонных плит перекрытий;
  • Фальш порог, обычно из дерева или кирпича. Он не является несущий конструкцией, а лишь выполняет роль, температурного демпфера и подгоняет балконный проем под стандарты балконной двери.

Можно ли убрать порог балконной двери, выводы

Балкон без порога

Правильный путь ответа на этот вопрос, можно ли убрать порог балконной двери, простой.

1.Демонтаж порога это изменение конструкции дома, возможно несущей конструкции, а значит нужно разрешение, или как минимум согласование такой перепланировки. В органах согласования, посмотрят на конструкцию дома и скажут можно сносить порог или нет. 2.Вариант второй. Если вы видите, что порог явно декоративный (из дерева или кирпича) смело его сносите и делаете одноуровневый пол в комнате и балконе. 3.Вариант третий. Если порог не высокий, поднимаете уровень пола в комнате и на балконе до уровня порога. Для облегчения конструкции пола, используете сухую (типа Кнауф суперпол), а не мокрую цементную стяжку.

Если нет возможности снести порог балконной двери или он очень высокий, есть масса вариантов его обыграть, используя различные отделочные материалы.

P.S.  Эту статью я положил в раздел «Двери кухни», потому-что в следующей статье я все же расскажу, как убрать порог на балкон и объединить кухню и балкон.

©Remont-kuxni.ru

Другие статьи раздела: Двери кухни

  • Записи не найдены

Поделись статьей с друзьями:

Похожее

OpenCV: порог изображения

Цель

  • В этом руководстве вы изучите простое определение порога, адаптивное определение порога и определение порога Otsu.
  • Вы познакомитесь с функциями cv.threshold и cv.adaptiveThreshold .

Простой порог

Здесь все просто. Для каждого пикселя применяется одно и то же пороговое значение. Если значение пикселя меньше порогового значения, оно устанавливается на 0, в противном случае устанавливается на максимальное значение.Функция cv.threshold используется для определения порога. Первый аргумент - это исходное изображение, которое должно быть изображением в оттенках серого. Второй аргумент - это пороговое значение, которое используется для классификации значений пикселей. Третий аргумент - это максимальное значение, которое присваивается значениям пикселей, превышающим пороговое значение. OpenCV предоставляет различные типы пороговых значений, которые задаются четвертым параметром функции. Базовая установка пороговых значений, как описано выше, выполняется с использованием типа cv.THRESH_BINARY. Все простые типы пороговых значений:

Различия см. В документации типов.

Метод возвращает два вывода. Первый - это порог, который использовался, а второй выход - это изображение с пороговым значением .

Этот код сравнивает различные простые типы пороговых значений:

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

ret, thresh3 = cv.threshold (img, 127,255, cv.THRESH_BINARY_INV) ret, thresh5 = cv.threshold (img, 127,255, cv.THRESH_TOZERO_INV)

title = ['Исходное изображение', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO 900_INV']

= [img, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5, thresh5]

для i в xrange (6):

plt.subplot (2,3, i + 1), plt.imshow (images [i], 'серый ')

plt.title (title [i])

plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.show ()

Примечание
Для построения нескольких изображений у нас есть использовал plt.subplot () функция. Пожалуйста, ознакомьтесь с документацией matplotlib для получения более подробной информации.

Код дает следующий результат:

изображение

Адаптивный порог

В предыдущем разделе мы использовали одно глобальное значение в качестве порога. Но это может быть не во всех случаях, например если изображение имеет разные условия освещения в разных областях. В этом случае может помочь адаптивная установка пороговых значений. Здесь алгоритм определяет порог для пикселя на основе небольшой области вокруг него.Таким образом, мы получаем разные пороговые значения для разных областей одного и того же изображения, что дает лучшие результаты для изображений с разным освещением.

В дополнение к параметрам, описанным выше, метод cv.adaptiveThreshold принимает три входных параметра:

adaptiveMethod решает, как рассчитывается пороговое значение:

blockSize определяет размер области окрестности, а C - это константа, которая вычитается из средней или взвешенной суммы пикселей окрестности.

В приведенном ниже коде сравнивается глобальное пороговое значение и адаптивное пороговое значение для изображения с различным освещением:

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

cv.THRESH_BINARY, 11,2)

cv .THRESH_BINARY, 11,2)

title = ['Исходное изображение', 'Глобальное пороговое значение (v = 127)',

'Адаптивное среднее пороговое значение', 'Адаптивное пороговое значение по Гауссу']

images = [img, th2, th3, th4]

для i в xrange (4):

plt.subplot (2,2, i + 1), plt.imshow (images [i], 'grey')

plt.title (title [i])

plt.xticks ([]), plt.yticks ([ ])

plt.show ()

Результат:

изображение

Бинаризация Оцу

При глобальном установлении порога мы использовали произвольно выбранное значение в качестве порога. В отличие от этого, метод Оцу избегает необходимости выбирать значение и определяет его автоматически.

Рассмотрим изображение только с двумя различными значениями изображения (бимодальное изображение , ), где гистограмма будет состоять только из двух пиков.Хороший порог находится посередине этих двух значений. Точно так же метод Оцу определяет оптимальное глобальное пороговое значение из гистограммы изображения.

Для этого используется функция cv.threshold (), где cv.THRESH_OTSU передается как дополнительный флаг. Пороговое значение можно выбрать произвольно. Затем алгоритм находит оптимальное пороговое значение, которое возвращается в качестве первого вывода.

Посмотрите на пример ниже. Входное изображение представляет собой зашумленное изображение. В первом случае применяется глобальное пороговое значение со значением 127.Во втором случае пороговое значение Оцу применяется напрямую. В третьем случае изображение сначала фильтруется с помощью гауссова ядра 5x5 для удаления шума, затем применяется пороговая обработка Оцу. Посмотрите, как фильтрация шума улучшает результат.

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

ret2, th3 = cv.threshold (img, 0,255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU) ret3, th4 = cv.threshold (blur , 0,255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)

images = [img, 0, th2,

img, 0, th3,

blur, 0, th4]

title = ['Исходное изображение с шумом', 'Гистограмма ',' Глобальное пороговое значение (v = 127) ',

' Исходное шумное изображение ',' Гистограмма ', "Пороговое значение Оцу",

' Гауссово фильтрованное изображение ',' Гистограмма ', "Пороговое значение Оцу"]

для i в xrange (3):

plt.подзаголовок (3,3, i * 3 + 1), plt.imshow (изображения [i * 3], 'серый')

plt.title (заголовки [i * 3]), plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.subplot (3,3, i * 3 + 2), plt.hist (images [i * 3] .ravel (), 256)

plt.title (title [i * 3 + 1]), plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.subplot (3,3, i * 3 + 3), plt.imshow (изображения [i * 3 + 2 ], 'серый')

plt.title (заголовки [i * 3 + 2]), plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.show ()

Результат:

изображение

Как работает бинаризация Оцу?

В этом разделе демонстрируется реализация бинаризации Оцу в Python, чтобы показать, как это на самом деле работает.2 \ frac {P (i)} {q_2 (t)} \]

Фактически он находит значение t, которое находится между двумя пиками, так что отклонения для обоих классов минимальны. Это можно просто реализовать в Python следующим образом:

hist_norm = hist.ravel () / hist.sum ()

Q = hist_norm.cumsum ()

bins = np.arange (256)

fn_min = np. inf

thresh = -1

для i в xrange (1,256):

p1, p2 = np.hsplit (hist_norm, [i])

q1, q2 = Q [i], Q [255] -Q [i]

, если q1 <1.e-6 или q2 <1.e-6:

продолжить

b1, b2 = np.hsplit (bins, [i])

m1, m2 = np.sum (p1 * b1) / q1, np. сумма (p2 * b2) / q2

v1, v2 = np.sum (((b1-m1) ** 2) * p1) /q1,np.sum (((b2-m2) ** 2) * p2 ) / q2

fn = v1 * q1 + v2 * q2

если fn

fn_min = fn

thresh = i

ret, otsu = cv.threshold (blur, 0,255, cv.THRESH_BINARY + cv. THRESH_OTSU) print ("{} {}". Format (thresh, ret))

Дополнительные ресурсы

  1. Цифровая обработка изображений, Рафаэль К.Гонсалес

Упражнения

  1. Для бинаризации Оцу доступны некоторые оптимизации. Вы можете найти и внедрить его.
.

python - как использовать порог для удаления ложных срабатываний?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Набрать
.

OpenCV: порог изображения

Цель

  • В этом руководстве вы изучите простое определение порога, адаптивное определение порога и определение порога Otsu.
  • Вы познакомитесь с функциями cv.threshold и cv.adaptiveThreshold .

Простой порог

Здесь все просто. Для каждого пикселя применяется одно и то же пороговое значение. Если значение пикселя меньше порогового значения, оно устанавливается на 0, в противном случае устанавливается на максимальное значение.Функция cv.threshold используется для определения порога. Первый аргумент - это исходное изображение, которое должно быть изображением в оттенках серого. Второй аргумент - это пороговое значение, которое используется для классификации значений пикселей. Третий аргумент - это максимальное значение, которое присваивается значениям пикселей, превышающим пороговое значение. OpenCV предоставляет различные типы пороговых значений, которые задаются четвертым параметром функции. Базовая установка пороговых значений, как описано выше, выполняется с использованием типа cv.THRESH_BINARY. Все простые типы пороговых значений:

Различия см. В документации типов.

Метод возвращает два вывода. Первый - это порог, который использовался, а второй выход - это изображение с пороговым значением .

Этот код сравнивает различные простые типы пороговых значений:

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

ret, thresh3 = cv.threshold (img, 127,255, cv.THRESH_BINARY_INV) ret, thresh5 = cv.threshold (img, 127,255, cv.THRESH_TOZERO_INV)

title = ['Исходное изображение', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO 900_INV']

= [img, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5, thresh5]

для i в xrange (6):

plt.subplot (2,3, i + 1), plt.imshow (images [i], 'серый ')

plt.title (title [i])

plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.show ()

Примечание
Для построения нескольких изображений у нас есть использовал plt.subplot () функция. Пожалуйста, ознакомьтесь с документацией matplotlib для получения более подробной информации.

Код дает следующий результат:

изображение

Адаптивный порог

В предыдущем разделе мы использовали одно глобальное значение в качестве порога. Но это может быть не во всех случаях, например если изображение имеет разные условия освещения в разных областях. В этом случае может помочь адаптивная установка пороговых значений. Здесь алгоритм определяет порог для пикселя на основе небольшой области вокруг него.Таким образом, мы получаем разные пороговые значения для разных областей одного и того же изображения, что дает лучшие результаты для изображений с разным освещением.

В дополнение к параметрам, описанным выше, метод cv.adaptiveThreshold принимает три входных параметра:

adaptiveMethod решает, как рассчитывается пороговое значение:

blockSize определяет размер области окрестности, а C - это константа, которая вычитается из средней или взвешенной суммы пикселей окрестности.

В приведенном ниже коде сравнивается глобальное пороговое значение и адаптивное пороговое значение для изображения с различным освещением:

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

cv.THRESH_BINARY, 11,2)

cv .THRESH_BINARY, 11,2)

title = ['Исходное изображение', 'Глобальное пороговое значение (v = 127)',

'Адаптивное среднее пороговое значение', 'Адаптивное пороговое значение по Гауссу']

images = [img, th2, th3, th4]

для i в xrange (4):

plt.subplot (2,2, i + 1), plt.imshow (images [i], 'grey')

plt.title (title [i])

plt.xticks ([]), plt.yticks ([ ])

plt.show ()

Результат:

изображение

Бинаризация Оцу

При глобальном установлении порога мы использовали произвольно выбранное значение в качестве порога. В отличие от этого, метод Оцу избегает необходимости выбирать значение и определяет его автоматически.

Рассмотрим изображение только с двумя различными значениями изображения (бимодальное изображение , ), где гистограмма будет состоять только из двух пиков.Хороший порог находится посередине этих двух значений. Точно так же метод Оцу определяет оптимальное глобальное пороговое значение из гистограммы изображения.

Для этого используется функция cv.threshold (), где cv.THRESH_OTSU передается как дополнительный флаг. Пороговое значение можно выбрать произвольно. Затем алгоритм находит оптимальное пороговое значение, которое возвращается в качестве первого вывода.

Посмотрите на пример ниже. Входное изображение представляет собой зашумленное изображение. В первом случае применяется глобальное пороговое значение со значением 127.Во втором случае пороговое значение Оцу применяется напрямую. В третьем случае изображение сначала фильтруется с помощью гауссова ядра 5x5 для удаления шума, затем применяется пороговая обработка Оцу. Посмотрите, как фильтрация шума улучшает результат.

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

ret2, th3 = cv.threshold (img, 0,255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU) ret3, th4 = cv.threshold (blur , 0,255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)

images = [img, 0, th2,

img, 0, th3,

blur, 0, th4]

title = ['Исходное изображение с шумом', 'Гистограмма ',' Глобальное пороговое значение (v = 127) ',

' Исходное шумное изображение ',' Гистограмма ', "Пороговое значение Оцу",

' Гауссово фильтрованное изображение ',' Гистограмма ', "Пороговое значение Оцу"]

для i в xrange (3):

plt.подзаголовок (3,3, i * 3 + 1), plt.imshow (изображения [i * 3], 'серый')

plt.title (заголовки [i * 3]), plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.subplot (3,3, i * 3 + 2), plt.hist (images [i * 3] .ravel (), 256)

plt.title (title [i * 3 + 1]), plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.subplot (3,3, i * 3 + 3), plt.imshow (изображения [i * 3 + 2 ], 'серый')

plt.title (заголовки [i * 3 + 2]), plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.show ()

Результат:

изображение

Как работает бинаризация Оцу?

В этом разделе демонстрируется реализация бинаризации Оцу в Python, чтобы показать, как это на самом деле работает.2 \ frac {P (i)} {q_2 (t)} \]

Фактически он находит значение t, которое находится между двумя пиками, так что отклонения для обоих классов минимальны. Это можно просто реализовать в Python следующим образом:

hist_norm = hist.ravel () / hist.sum ()

Q = hist_norm.cumsum ()

bins = np.arange (256)

fn_min = np. inf

thresh = -1

для i в xrange (1,256):

p1, p2 = np.hsplit (hist_norm, [i])

q1, q2 = Q [i], Q [255] -Q [i]

, если q1 <1.e-6 или q2 <1.e-6:

продолжить

b1, b2 = np.hsplit (bins, [i])

m1, m2 = np.sum (p1 * b1) / q1, np. сумма (p2 * b2) / q2

v1, v2 = np.sum (((b1-m1) ** 2) * p1) /q1,np.sum (((b2-m2) ** 2) * p2 ) / q2

fn = v1 * q1 + v2 * q2

если fn

fn_min = fn

thresh = i

ret, otsu = cv.threshold (blur, 0,255, cv.THRESH_BINARY + cv. THRESH_OTSU) print ("{} {}". Format (thresh, ret))

Дополнительные ресурсы

  1. Цифровая обработка изображений, Рафаэль К.Гонсалес

Упражнения

  1. Для бинаризации Оцу доступны некоторые оптимизации. Вы можете найти и внедрить его.
.

OpenCV: порог изображения

Цель

  • В этом руководстве вы изучите простое определение порога, адаптивное определение порога и определение порога Otsu.
  • Вы познакомитесь с функциями cv.threshold и cv.adaptiveThreshold .

Простой порог

Здесь все просто. Для каждого пикселя применяется одно и то же пороговое значение. Если значение пикселя меньше порогового значения, оно устанавливается на 0, в противном случае устанавливается на максимальное значение.Функция cv.threshold используется для определения порога. Первый аргумент - это исходное изображение, которое должно быть изображением в оттенках серого. Второй аргумент - это пороговое значение, которое используется для классификации значений пикселей. Третий аргумент - это максимальное значение, которое присваивается значениям пикселей, превышающим пороговое значение. OpenCV предоставляет различные типы пороговых значений, которые задаются четвертым параметром функции. Базовая установка пороговых значений, как описано выше, выполняется с использованием типа cv.THRESH_BINARY. Все простые типы пороговых значений:

Различия см. В документации типов.

Метод возвращает два вывода. Первый - это порог, который использовался, а второй выход - это изображение с пороговым значением .

Этот код сравнивает различные простые типы пороговых значений:

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

ret, thresh3 = cv.threshold (img, 127,255, cv.THRESH_BINARY_INV) ret, thresh5 = cv.threshold (img, 127,255, cv.THRESH_TOZERO_INV)

title = ['Исходное изображение', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO 900_INV']

= [img, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5, thresh5]

для i в xrange (6):

plt.subplot (2,3, i + 1), plt.imshow (images [i], 'серый ')

plt.title (title [i])

plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.show ()

Примечание
Для построения нескольких изображений у нас есть использовал plt.subplot () функция. Пожалуйста, ознакомьтесь с документацией matplotlib для получения более подробной информации.

Код дает следующий результат:

изображение

Адаптивный порог

В предыдущем разделе мы использовали одно глобальное значение в качестве порога. Но это может быть не во всех случаях, например если изображение имеет разные условия освещения в разных областях. В этом случае может помочь адаптивная установка пороговых значений. Здесь алгоритм определяет порог для пикселя на основе небольшой области вокруг него.Таким образом, мы получаем разные пороговые значения для разных областей одного и того же изображения, что дает лучшие результаты для изображений с разным освещением.

В дополнение к параметрам, описанным выше, метод cv.adaptiveThreshold принимает три входных параметра:

adaptiveMethod решает, как рассчитывается пороговое значение:

blockSize определяет размер области окрестности, а C - это константа, которая вычитается из средней или взвешенной суммы пикселей окрестности.

В приведенном ниже коде сравнивается глобальное пороговое значение и адаптивное пороговое значение для изображения с различным освещением:

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

cv.THRESH_BINARY, 11,2)

cv .THRESH_BINARY, 11,2)

title = ['Исходное изображение', 'Глобальное пороговое значение (v = 127)',

'Адаптивное среднее пороговое значение', 'Адаптивное пороговое значение по Гауссу']

images = [img, th2, th3, th4]

для i в xrange (4):

plt.subplot (2,2, i + 1), plt.imshow (images [i], 'grey')

plt.title (title [i])

plt.xticks ([]), plt.yticks ([ ])

plt.show ()

Результат:

изображение

Бинаризация Оцу

При глобальном установлении порога мы использовали произвольно выбранное значение в качестве порога. В отличие от этого, метод Оцу избегает необходимости выбирать значение и определяет его автоматически.

Рассмотрим изображение только с двумя различными значениями изображения (бимодальное изображение , ), где гистограмма будет состоять только из двух пиков.Хороший порог находится посередине этих двух значений. Точно так же метод Оцу определяет оптимальное глобальное пороговое значение из гистограммы изображения.

Для этого используется функция cv.threshold (), где cv.THRESH_OTSU передается как дополнительный флаг. Пороговое значение можно выбрать произвольно. Затем алгоритм находит оптимальное пороговое значение, которое возвращается в качестве первого вывода.

Посмотрите на пример ниже. Входное изображение представляет собой зашумленное изображение. В первом случае применяется глобальное пороговое значение со значением 127.Во втором случае пороговое значение Оцу применяется напрямую. В третьем случае изображение сначала фильтруется с помощью гауссова ядра 5x5 для удаления шума, затем применяется пороговая обработка Оцу. Посмотрите, как фильтрация шума улучшает результат.

import cv2 as cv

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

ret2, th3 = cv.threshold (img, 0,255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU) ret3, th4 = cv.threshold (blur , 0,255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)

images = [img, 0, th2,

img, 0, th3,

blur, 0, th4]

title = ['Исходное изображение с шумом', 'Гистограмма ',' Глобальное пороговое значение (v = 127) ',

' Исходное шумное изображение ',' Гистограмма ', "Пороговое значение Оцу",

' Гауссово фильтрованное изображение ',' Гистограмма ', "Пороговое значение Оцу"]

для i в xrange (3):

plt.подзаголовок (3,3, i * 3 + 1), plt.imshow (изображения [i * 3], 'серый')

plt.title (заголовки [i * 3]), plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.subplot (3,3, i * 3 + 2), plt.hist (images [i * 3] .ravel (), 256)

plt.title (title [i * 3 + 1]), plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.subplot (3,3, i * 3 + 3), plt.imshow (изображения [i * 3 + 2 ], 'серый')

plt.title (заголовки [i * 3 + 2]), plt.xticks ([]), plt.yticks ([])

plt.show ()

Результат:

изображение

Как работает бинаризация Оцу?

В этом разделе демонстрируется реализация бинаризации Оцу в Python, чтобы показать, как это на самом деле работает.2 \ frac {P (i)} {q_2 (t)} \]

Фактически он находит значение t, которое находится между двумя пиками, так что отклонения для обоих классов минимальны. Это можно просто реализовать в Python следующим образом:

hist_norm = hist.ravel () / hist.sum ()

Q = hist_norm.cumsum ()

bins = np.arange (256)

fn_min = np. inf

thresh = -1

для i в xrange (1,256):

p1, p2 = np.hsplit (hist_norm, [i])

q1, q2 = Q [i], Q [255] -Q [i]

, если q1 <1.e-6 или q2 <1.e-6:

продолжить

b1, b2 = np.hsplit (bins, [i])

m1, m2 = np.sum (p1 * b1) / q1, np. сумма (p2 * b2) / q2

v1, v2 = np.sum (((b1-m1) ** 2) * p1) /q1,np.sum (((b2-m2) ** 2) * p2 ) / q2

fn = v1 * q1 + v2 * q2

если fn

fn_min = fn

thresh = i

ret, otsu = cv.threshold (blur, 0,255, cv.THRESH_BINARY + cv. THRESH_OTSU) print ("{} {}". Format (thresh, ret))

Дополнительные ресурсы

  1. Цифровая обработка изображений, Рафаэль К.Гонсалес

Упражнения

  1. Для бинаризации Оцу доступны некоторые оптимизации. Вы можете найти и внедрить его.
.

Смотрите также