การประมวลผลภาพด้วย OpenCV - การทำ Adaptive Thresholding

การประมวลผลภาพด้วย OpenCV: การทำ Adaptive Thresholding

Adaptive Thresholding คืออะไร?

Thresholding คือกระบวนการเปลี่ยนภาพระดับสีเทา (Grayscale image) ให้กลายเป็นภาพทวิภาค (Binary image) โดยใช้ค่าวิกฤต (Threshold value) เดียวกำหนดระดับของสีเทา ในกระบวนการ Thresholding แบบมาตรฐาน จะใช้ค่า Threshold ที่คงที่สำหรับทั้งภาพ แต่นั่นอาจไม่ดีพอในกรณีที่ภาพมีแสงหรือสีไม่สม่ำเสมอทั่วทั้งภาพ

Adaptive Thresholding จึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อแก้ปัญหาดังกล่าว โดยการกำหนดค่า Threshold ที่แตกต่างกันไปตามพื้นที่ย่อยๆ ของภาพ ทำให้สามารถปรับตัวตามระดับแสงในแต่ละพื้นที่ได้ดีขึ้น

ความสำคัญของ Adaptive Thresholding

Adaptive Thresholding เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากเมื่อต้องประมวลผลภาพที่มีแสงหรือความคมชัดที่ไม่สม่ำเสมอ เช่น ภาพที่มีแสงเงาหรือภาพที่ถูกถ่ายในสภาพแสงที่ไม่ดี การใช้ Adaptive Thresholding จะช่วยแยกแยะวัตถุในภาพได้แม่นยำยิ่งขึ้น

OpenCV กับ Adaptive Thresholding

OpenCV เป็นเครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการทำ Image Processing โดยเฉพาะการทำ Adaptive Thresholding มีฟังก์ชันที่ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพ ในการทำงาน เราสามารถใช้ฟังก์ชัน `cv2.adaptiveThreshold()` ซึ่งรองรับการเลือกวิธีการคำนวณค่า Threshold เช่น Mean หรือ Gaussian

ตัวอย่างการใช้งาน Adaptive Thresholding ด้วย OpenCV

มาดูตัวอย่างของการใช้ Adaptive Thresholding ในภาษา Python กัน

import cv2

# อ่านภาพจากไฟล์
image = cv2.imread("example.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# ใช้ Gaussian Adaptive Thresholding
thresh_image = cv2.adaptiveThreshold(
    image,
    255,
    cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
    cv2.THRESH_BINARY,
    11,
    2
)

# แสดงผลลัพธ์
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Adaptive Thresholding", thresh_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

ในโค้ดตัวอย่างนี้ เราเริ่มต้นด้วยการอ่านภาพที่ต้องการปรับแต่งเข้าสู่ระบบ แล้วใช้ฟังก์ชัน `cv2.adaptiveThreshold()` กับภาพ โดยกำหนดค่าพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น

- ค่า 255 เป็นค่าสีขาว (maxValue) ที่จะกำหนดให้กับวัตถุในภาพ

- `cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C` บ่งบอกถึงวิธีใช้ค่าเฉลี่ยของ Gaussian

- `cv2.THRESH_BINARY` ระบุว่าเราต้องการภาพทวิภาค

- ค่า 11 และ 2 ใช้เพื่อกำหนดขนาดของบล็อกและค่าคงที่ที่เหมาะสมในการคำนวณค่า Threshold

ข้อสรุป

Adaptive Thresholding เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์อย่างมากสำหรับการทำ Image Processing โดยเฉพาะในกรณีที่การใช้ Threshold คงที่ไม่เพียงพอ การใช้ OpenCV สำหรับการทำ Adaptive Thresholding ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลและความแม่นยำในการแยกแยะวัตถุในภาพ

หากคุณสนใจศึกษาเกี่ยวกับการประมวลผลภาพเพิ่มเติม หรือต้องการทดลองปฏิบัติจริง OpenCV ถือเป็นหนึ่งในไลบรารีที่เริ่มได้ง่ายและมีทรัพยากรพร้อมสอนมากมาย และถ้าอยากพัฒนาทักษะโปรแกรมมิ่งของคุณให้ถึงระดับเชี่ยวชาญ ผมขอแนะนำให้ลองพิจารณาการเรียนที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) ซึ่งจะช่วยให้คุณได้ลงมือปฏิบัติจริงและเสริมสร้างความรู้ที่จำเป็นต่อการเป็นนักพัฒนาที่มีศักยภาพ

การทำความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีการและเทคนิคต่างๆ ในการประมวลผลภาพจะเป็นประโยชน์อย่างมากในการประยุกต์ใช้ในหลายๆ ด้านในชีวิตประจำวันและการทำงาน.

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/