将返回高/低阈值的最佳图像阈值技术？

【问题标题】：Best image thresholding technique that will return a high/low threshold?将返回高/低阈值的最佳图像阈值技术？
【发布时间】：2019-01-16 22:22:11
【问题描述】：

我发现很难为迷宫找到一种自适应图像阈值技术，该技术将返回一个高值或低值以确保所有路径都是相同的颜色。

到目前为止，我已经尝试了一个明显不起作用的固定阈值和 otsu 的方法，它在中间返回一个值，这意味着一些像素没有正确转换。

原图 - https://imgur.com/DqaUYfW

大津的方法——https://imgur.com/a/V5t6rqZ

期望的输出 - https://imgur.com/a/yvXuAqC

【问题讨论】：

标签： java image-processing image-thresholding

【解决方案1】：

对不起，我没有java，所以我只是尝试了python中的一些方法，可以获得你想要的输出。希望对你有帮助。

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread("1.png")

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

_,thresh = cv2.threshold(gray,100,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("thresh",thresh)

blur = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0)
ret3,otsu = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
cv2.imshow("otsu",otsu)

adaptive_thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 29, 30)
cv2.imshow("adaptive_thresh",adaptive_thresh)

cv2.imshow("img",image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

大津法

固定二进制阈值

自适应阈值

【讨论】：