如何在python opencv中实现SIS阈值

Question

在Aforge.net中，我看到了一个名为SIS（简单图像统计）阈值的阈值。如何在opencv python中实现相同的阈值设置？注释中提供了一个链接。

Answer 1

我不太了解OpenCV。但这就是我在Bash Unix上的ImageMagick 7命令行中执行的操作。

需要IM 7（默认为HDRI）且具有clamp = off，以避免对超出量子范围的值（对于非HDRI会发生这种情况）进行卷积的裁剪。

我注意到-scale 1x1！将计算平均值，而不是总和。但是，由于分子和分母都具有相同的像素数，所以该比率是求和还是求均值都没有关系。

输入：

wt=`magick sample11.png \
\( -clone 0 -define convolve:scale=! -define compose:clamp=off -morphology convolve "3x1: -1,0,1" +duplicate -compose multiply -composite -evaluate pow 0.5 \) \
\( -clone 0 -define convolve:scale=! -define compose:clamp=off -morphology convolve "1x3: -1,0,1" +duplicate -compose multiply -composite -evaluate pow 0.5 \) \
-delete 0 -evaluate-sequence max \
-scale 1x1! -format "%[fx:u]" info:`

wtI=`magick sample11.png \
\( -clone 0 -define convolve:scale=! -define compose:clamp=off -morphology convolve "3x1: -1,0,1" +duplicate -compose multiply -composite -evaluate pow 0.5 \) \
\( -clone 0 -define convolve:scale=! -define compose:clamp=off -morphology convolve "1x3: -1,0,1" +duplicate -compose multiply -composite -evaluate pow 0.5 \) \
\( -clone 1,2 -evaluate-sequence max \) \
-delete 1,2 \
-evaluate-sequence multiply \
-scale 1x1! -format "%[fx:u]" info:`

thresh=`convert xc: -format "%[fx:100*$wtI/$wt]" info:`
echo $thresh
50.0114

magick sample11.png -threshold $thresh% result.png

以下是一些有用的链接，可用于在Python OpenCV中进行卷积，差，绝对值，乘法和均值：

https://www.pyimagesearch.com/2016/07/25/convolutions-with-opencv-and-python/

https://docs.opencv.org/2.4/modules/core/doc/operations_on_arrays.html

但是，我认为它在真实图像上做得不好。我试了几次。这是一个示例：

这是结果：

所以我怀疑此阈值化的目标是什么或在哪种类型的图像上效果很好？