#opencv #image-processing
#opencv #обработка изображений
Вопрос:
Может ли кто-нибудь предоставить математическое объяснение адаптивной пороговой функции в OpenCV?
Из документации OpenCV 3.1.0 я нашел только это объяснение:
cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C: пороговое значение представляет собой взвешенную сумму значений окрестности, где веса представляют собой окно Гаусса.
Я понимаю и могу представить, что алгоритм делает для каждого пикселя, просто определение математического решения для него оказывается сложнее, чем я думал.
Я также нашел код для этого в репозитории Github здесь, но, попробовав просмотреть код, я понял, что мои знания OpenCV не совсем охватывают его.
Кроме того, любые источники будут высоко оценены. Заранее спасибо!
Комментарии:
1. Вы сказали, что функция вычисляет средневзвешенное значение в Windows вокруг каждого пикселя. Чего ты не понимаешь ?
2. Да, как я уже сказал, я понимаю, что делает алгоритм. Это просто математическое представление, с которым у меня возникают проблемы.
3.
P'(x,y)= Sum i=-n,n, j=-n,n Wij P(x i,y j)4. И представление весов в виде 2D-гауссова? Кроме того, почему x i и y j? Разве это не должно быть x_i и y_j?
5. Нет, вы работаете в квадратном районе.