छवि थ्रेशोल्ड

छवि पर थ्रेशोल्ड लागू करें।

कॉन्फ़िगर करने योग्य थ्रेशोल्डिंग विधियों (binary, binary_inv, trunc, tozero, tozero_inv, adaptive_mean, adaptive_gaussian, otsu) का उपयोग करके ग्रेस्केल छवियों को बाइनरी छवियों में बदलें ताकि अग्रभूमि को पृष्ठभूमि से अलग किया जा सके, ऑब्जेक्ट्स को अलग किया जा सके, मॉर्फोलॉजिकल ऑपरेशनों के लिए छवियाँ तैयार की जा सकें, और सेगमेंटेशन, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, तथा विश्लेषण वर्कफ़्लो के लिए बाइनरी मास्क बनाए जा सकें।

यह ब्लॉक कैसे काम करता है

यह ब्लॉक ग्रेस्केल छवियों को बाइनरी छवियों में बदलने के लिए थ्रेशोल्डिंग ऑपरेशनों को लागू करता है, जहाँ पिक्सेल को या तो अग्रभूमि (सफेद) या पृष्ठभूमि (काला) के रूप में वर्गीकृत किया जाता है। यह ब्लॉक:

1. एक ग्रेस्केल इनपुट छवि प्राप्त करता है (रंगीन छवियों को पहले Image Convert Grayscale ब्लॉक का उपयोग करके ग्रेस्केल में बदला जाना चाहिए)

2. threshold_type पैरामीटर से थ्रेशोल्डिंग विधि निर्धारित करता है

3. चयनित थ्रेशोल्डिंग ऑपरेशन लागू करता है:

   बाइनरी थ्रेशोल्ड के लिए:

   • एक निश्चित थ्रेशोल्ड मान (thresh_value) का उपयोग करता है

   • थ्रेशोल्ड से ऊपर के पिक्सेल max_value (सफेद) बन जाते हैं, थ्रेशोल्ड से नीचे के पिक्सेल 0 (काले) बन जाते हैं

   • अग्रभूमि और पृष्ठभूमि के बीच स्पष्ट विभाजन वाली एक बाइनरी छवि बनाता है

   • समान रोशनी और स्पष्ट कंट्रास्ट वाली छवियों के लिए सर्वोत्तम

   बाइनरी इन्वर्स थ्रेशोल्ड के लिए:

   • एक निश्चित थ्रेशोल्ड मान (thresh_value) का उपयोग करता है

   • थ्रेशोल्ड से ऊपर के पिक्सेल 0 (काले) बन जाते हैं, थ्रेशोल्ड से नीचे के पिक्सेल max_value (सफेद) बन जाते हैं

   • बाइनरी परिणाम को उलट देता है - गहरे ऑब्जेक्ट सफेद बन जाते हैं, हल्की पृष्ठभूमियाँ काली बन जाती हैं

   • जब गहरे ऑब्जेक्ट्स को आउटपुट में अग्रभूमि (सफेद) बनाना हो, तब उपयोगी

   ट्रंकेट थ्रेशोल्ड के लिए:

   • एक निश्चित थ्रेशोल्ड मान (thresh_value) का उपयोग करता है

   • थ्रेशोल्ड से ऊपर के पिक्सेल थ्रेशोल्ड मान पर सेट किए जाते हैं, नीचे के पिक्सेल अपरिवर्तित रहते हैं

   • चमकीले पिक्सेलों को क्लिप करता है, जबकि गहरे पिक्सेल मानों को सुरक्षित रखता है

   • अधिक एक्सपोज़्ड क्षेत्रों में चमक कम करने के लिए उपयोगी

   टू ज़ीरो थ्रेशोल्ड के लिए:

   • एक निश्चित थ्रेशोल्ड मान (thresh_value) का उपयोग करता है

   • थ्रेशोल्ड से नीचे के पिक्सेल 0 (काले) पर सेट किए जाते हैं, ऊपर के पिक्सेल अपरिवर्तित रहते हैं

   • गहरे पिक्सेलों को हटाता है, जबकि चमकीले पिक्सेल मानों को सुरक्षित रखता है

   • गहरे क्षेत्रों में शोर हटाने के लिए उपयोगी

   टू ज़ीरो इन्वर्स थ्रेशोल्ड के लिए:

   • एक निश्चित थ्रेशोल्ड मान (thresh_value) का उपयोग करता है

   • थ्रेशोल्ड से ऊपर के पिक्सेल 0 (काले) पर सेट किए जाते हैं, नीचे के पिक्सेल अपरिवर्तित रहते हैं

   • चमकीले पिक्सेलों को हटाता है, जबकि गहरे पिक्सेल मानों को सुरक्षित रखता है

   • चमकीले क्षेत्रों में शोर हटाने के लिए उपयोगी

   एडेप्टिव मीन थ्रेशोल्ड के लिए:

   • पड़ोसी पिक्सेलों के माध्य का उपयोग करके स्थानीय रूप से थ्रेशोल्ड मानों की गणना करता है

   • स्थानीय छवि विशेषताओं के अनुसार अनुकूलित होता है (ब्लॉक आकार 11x11, स्थिरांक 2)

   • बदलती रोशनी की स्थितियों और प्रकाश-ढालों को संभालता है

   • असमान रोशनी वाली छवियों के लिए सर्वोत्तम

   एडेप्टिव गॉसियन थ्रेशोल्ड के लिए:

   • पड़ोसी पिक्सेलों के भारित गॉसियन माध्य का उपयोग करके स्थानीय रूप से थ्रेशोल्ड मानों की गणना करता है

   • स्थानीय छवि विशेषताओं के अनुसार अनुकूलित होता है (ब्लॉक आकार 11x11, स्थिरांक 2)

   • एडेप्टिव मीन की तुलना में अधिक स्मूथ ट्रांज़िशन के साथ बदलती रोशनी की स्थितियों को संभालता है

   • असमान रोशनी वाली, अधिक स्मूथ अनुकूलन की आवश्यकता वाली छवियों के लिए सर्वोत्तम

   ओत्सु के थ्रेशोल्ड के लिए:

   • ओत्सु की विधि का उपयोग करके स्वचालित रूप से इष्टतम थ्रेशोल्ड मान की गणना करता है

   • हिस्टोग्राम का विश्लेषण करके ऐसा थ्रेशोल्ड खोजता है जो अंत:वर्ग विचरण को न्यूनतम करे

   • मैनुअल थ्रेशोल्ड मान की आवश्यकता नहीं (thresh_value को अनदेखा किया जाता है)

   • स्पष्ट अग्रभूमि/पृष्ठभूमि विभाजन वाले द्वि-शिखरीय हिस्टोग्राम के लिए सर्वोत्तम

4. नियत थ्रेशोल्ड विधियों (binary, binary_inv, trunc, tozero, tozero_inv) के लिए thresh_value को थ्रेशोल्ड के रूप में और max_value (आमतौर पर 255) को अधिकतम आउटपुट मान के रूप में उपयोग करता है

5. एडेप्टिव विधियों (adaptive_mean, adaptive_gaussian) के लिए max_value को अधिकतम आउटपुट मान के रूप में उपयोग करता है और स्थानीय रूप से अनुकूलित होता है

6. ओत्सु की विधि के लिए, स्वचालित रूप से इष्टतम थ्रेशोल्ड निर्धारित करता है और max_value को अधिकतम आउटपुट मान के रूप में उपयोग करता है

7. छवि संरचना और मेटाडेटा को सुरक्षित रखता है

8. थ्रेशोल्ड की गई बाइनरी छवि लौटाता है

थ्रेशोल्डिंग पिक्सेलों को तीव्रता मानों के आधार पर वर्गीकृत करके ग्रेस्केल छवियों को बाइनरी छवियों में बदलती है। नियत थ्रेशोल्ड विधियाँ पूरी छवि के लिए एक ही थ्रेशोल्ड मान का उपयोग करती हैं - सरल और तेज़, लेकिन प्रकाश में भिन्नताओं के प्रति संवेदनशील। एडेप्टिव थ्रेशोल्ड विधियाँ प्रत्येक पिक्सेल पड़ोस के लिए स्थानीय थ्रेशोल्ड की गणना करती हैं - प्रकाश में भिन्नताओं के प्रति अधिक मज़बूत, लेकिन गणनात्मक रूप से अधिक महँगी। ओत्सु की विधि छवि हिस्टोग्राम का विश्लेषण करके स्वचालित रूप से एक इष्टतम वैश्विक थ्रेशोल्ड चुनती है - द्वि-शिखरीय तीव्रता वितरण वाली छवियों के लिए अच्छी तरह काम करती है। threshold_type विधि को नियंत्रित करता है, thresh_value नियत विधियों के लिए थ्रेशोल्ड सेट करता है, और max_value (आमतौर पर 255) बाइनरी आउटपुट में सफेद पिक्सेल मान निर्धारित करता है।

सामान्य उपयोग के मामले

• बाइनरी छवि निर्माण: ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और विश्लेषण के लिए ग्रेस्केल छवियों को बाइनरी छवियों में बदलें (उदा., बाइनरी मास्क बनाना, पृष्ठभूमि से ऑब्जेक्ट्स को अलग करना, अग्रभूमि और पृष्ठभूमि को अलग करना), जिससे बाइनरी छवि निर्माण वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं

• ऑब्जेक्ट विभाजन: विभाजन कार्यों के लिए ऑब्जेक्ट्स को पृष्ठभूमियों से अलग करें (उदा., ऑब्जेक्ट्स को पृष्ठभूमियों से सेगमेंट करना, ऑब्जेक्ट मास्क बनाना, रुचि के क्षेत्रों को अलग करना), जिससे ऑब्जेक्ट विभाजन वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं

• दस्तावेज़ प्रसंस्करण: स्कैन किए गए दस्तावेज़ों से पाठ और सामग्री निकालें (उदा., दस्तावेज़ छवियों को बाइनराइज़ करना, पाठ कंट्रास्ट बढ़ाना, OCR के लिए दस्तावेज़ तैयार करना), जिससे दस्तावेज़ प्रसंस्करण वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं

• छवि पूर्व-प्रसंस्करण: मॉर्फोलॉजिकल ऑपरेशनों और कॉन्टूर डिटेक्शन के लिए छवियाँ तैयार करें (उदा., मॉर्फोलॉजी के लिए बाइनरी छवियाँ बनाना, कॉन्टूर विश्लेषण के लिए छवियाँ तैयार करना, आकार विश्लेषण के लिए बाइनराइज़ करना), जिससे पूर्व-प्रसंस्करण वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं

• शोर हटाने की तैयारी: शोर हटाने और सफाई ऑपरेशनों के लिए बाइनरी छवियाँ बनाएँ (उदा., मॉर्फोलॉजिकल सफाई के लिए छवियाँ तैयार करना, फ़िल्टरिंग के लिए मास्क बनाना, डीनॉइज़िंग के लिए बाइनराइज़ करना), जिससे शोर हटाने के वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं

• फ़ीचर डिटेक्शन: फ़ीचर डिटेक्शन और विश्लेषण के लिए छवियाँ तैयार करें (उदा., एज डिटेक्शन के लिए बाइनरी छवियाँ बनाना, फ़ीचर एक्सट्रैक्शन के लिए तैयार करना, पैटर्न पहचान के लिए बाइनराइज़ करना), जिससे फ़ीचर डिटेक्शन वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं

अन्य ब्लॉक्स से कनेक्ट करना

यह ब्लॉक एक ग्रेस्केल छवि प्राप्त करता है और एक थ्रेशोल्ड की गई बाइनरी छवि उत्पन्न करता है:

• Image Convert Grayscale ब्लॉकों के बाद रंगीन छवियों को थ्रेशोल्डिंग से पहले ग्रेस्केल में बदलने के लिए (उदा., पहले रंगीन को ग्रेस्केल में बदलना फिर थ्रेशोल्ड करना, रंगीन छवियों को बाइनराइज़ेशन के लिए तैयार करना, बाइनरी रूपांतरण से पहले ग्रेस्केल), जिससे रंग से बाइनरी वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं

• प्रीप्रोसेसिंग ब्लॉकों के बाद जो ग्रेस्केल छवियाँ आउटपुट करते हैं (उदा., फ़िल्टरिंग के बाद थ्रेशोल्ड लागू करना, एन्हांसमेंट के बाद बाइनराइज़ करना, प्रीप्रोसेस की गई छवियों को थ्रेशोल्ड करना), जिससे प्रीप्रोसेसिंग-से-थ्रेशोल्ड वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं

• मॉर्फोलॉजिकल ट्रांसफ़ॉर्मेशन ब्लॉकों से पहले मॉर्फोलॉजिकल ऑपरेशनों के लिए बाइनरी छवियाँ तैयार करने के लिए (उदा., थ्रेशोल्ड की गई छवियों को मॉर्फोलॉजी से साफ करना, बाइनरी छवियों पर मॉर्फोलॉजी लागू करना, बाइनरी मास्क संसाधित करना), जिससे थ्रेशोल्ड-से-मॉर्फोलॉजी वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं

• कंटूर डिटेक्शन ब्लॉकों से पहले कॉन्टूर डिटेक्शन के लिए बाइनरी छवियाँ तैयार करने के लिए (उदा., थ्रेशोल्ड की गई छवियों में कॉन्टूर ढूँढना, बाइनरी छवियों में आकारों का पता लगाना, बाइनरी ऑब्जेक्ट सीमाओं का विश्लेषण करना), जिससे थ्रेशोल्ड-से-कॉन्टूर वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं

• विश्लेषण ब्लॉकों से पहले जो बाइनरी छवियों को संसाधित करते हैं (उदा., बाइनरी मास्क का विश्लेषण, थ्रेशोल्ड किए गए क्षेत्रों को संसाधित करना, बाइनरी ऑब्जेक्ट डेटा के साथ काम करना), जिससे थ्रेशोल्ड विश्लेषण वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं

• छवि प्रसंस्करण पाइपलाइनों में जहाँ थ्रेशोल्डिंग एक बड़े बाइनरी छवि प्रसंस्करण चेन का हिस्सा है (उदा., पाइपलाइनों में छवियों को बाइनराइज़ करना, वर्कफ़्लो में मास्क बनाना, चेन में बाइनरी छवियों को संसाधित करना), जिससे थ्रेशोल्ड प्रसंस्करण पाइपलाइन वर्कफ़्लो सक्षम होते हैं

आवश्यकताएँ

इस ब्लॉक को ग्रेस्केल इनपुट छवियों की आवश्यकता होती है। रंगीन छवियों को पहले Image Convert Grayscale ब्लॉक का उपयोग करके ग्रेस्केल में बदला जाना चाहिए। सर्वोत्तम परिणामों के लिए, अग्रभूमि और पृष्ठभूमि के बीच अच्छे कंट्रास्ट वाली छवियों का उपयोग करें। नियत थ्रेशोल्ड विधियाँ समान रोशनी के साथ सबसे अच्छी तरह काम करती हैं, जबकि एडेप्टिव विधियाँ असमान रोशनी को बेहतर ढंग से संभालती हैं। ओत्सु की विधि द्वि-शिखरीय हिस्टोग्राम (स्पष्ट अग्रभूमि/पृष्ठभूमि विभाजन) के साथ सबसे अच्छी तरह काम करती है।

प्रकार पहचानकर्ता

स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फ़ील्ड: roboflow_core/threshold@v1 अपने वर्कफ़्लो में ब्लॉक को एक स्टेप के रूप में जोड़ने के लिए।

गुण

नाम	प्रकार	विवरण	संदर्भ
name	str	इस स्टेप के लिए एक विशिष्ट पहचानकर्ता दर्ज करें..	❌
threshold_type	str	लागू की जाने वाली थ्रेशोल्डिंग ऑपरेशन का प्रकार: 'binary' (डिफ़ॉल्ट, थ्रेशोल्ड से ऊपर के पिक्सेल सफेद बनते हैं, नीचे के काले) समान रोशनी के लिए, 'binary_inv' (इनवर्स बाइनरी, थ्रेशोल्ड से ऊपर के पिक्सेल काले बनते हैं, नीचे के सफेद) गहरे ऑब्जेक्ट्स को अलग करने के लिए, 'trunc' (ट्रंकेट, थ्रेशोल्ड से ऊपर के पिक्सेल थ्रेशोल्ड मान पर सेट) चमक क्लिपिंग के लिए, 'tozero' (टू ज़ीरो, थ्रेशोल्ड से नीचे के पिक्सेल शून्य पर सेट) गहरे क्षेत्रों को हटाने के लिए, 'tozero_inv' (टू ज़ीरो इनवर्स, थ्रेशोल्ड से ऊपर के पिक्सेल शून्य पर सेट) चमकीले क्षेत्रों को हटाने के लिए, 'adaptive_mean' (एडेप्टिव मीन, पड़ोस के माध्य का उपयोग करके स्थानीय थ्रेशोल्ड) असमान रोशनी के लिए, 'adaptive_gaussian' (एडेप्टिव गॉसियन, भारित गॉसियन माध्य का उपयोग करके स्थानीय थ्रेशोल्ड) असमान रोशनी के साथ अधिक स्मूथ ट्रांज़िशन के लिए, या 'otsu' (ओत्सु की विधि, स्वचालित इष्टतम थ्रेशोल्ड गणना) द्वि-शिखरीय हिस्टोग्राम के लिए। डिफ़ॉल्ट 'binary' है। नियत विधियाँ (binary, binary_inv, trunc, tozero, tozero_inv) thresh_value का उपयोग करती हैं, एडेप्टिव विधियाँ (adaptive_mean, adaptive_gaussian) स्थानीय रूप से अनुकूलित होती हैं, और ओत्सु की विधि स्वचालित रूप से इष्टतम थ्रेशोल्ड की गणना करती है..	✅
thresh_value	int	नियत थ्रेशोल्ड विधियों (binary, binary_inv, trunc, tozero, tozero_inv) के लिए उपयोग किया जाने वाला थ्रेशोल्ड मान। यह 0 और 255 के बीच का एक पूर्णांक होना चाहिए। इस मान से ऊपर के पिक्सेलों को binary/binary_inv के लिए अग्रभूमि माना जाता है, या ऑपरेशन के अनुसार trunc/tozero/tozero_inv के लिए क्लिप/सुरक्षित रखा जाता है। सामान्य मानों की सीमा 100-200 है: गहरी छवियों के लिए या अधिक गहरे क्षेत्रों को बनाए रखने के लिए कम मान (100-127), संतुलित विभाजन के लिए मध्यम मान (127-150), चमकीली छवियों के लिए या अधिक चमकीले क्षेत्रों को बनाए रखने के लिए उच्च मान (150-200)। डिफ़ॉल्ट 127 (मध्य ग्रे) है। यह पैरामीटर एडेप्टिव विधियों (adaptive_mean, adaptive_gaussian) और ओत्सु की विधि (otsu) के लिए अनदेखा किया जाता है, जो थ्रेशोल्ड को स्वचालित रूप से गणना करती हैं। छवि की चमक और इच्छित अग्रभूमि/पृष्ठभूमि विभाजन के आधार पर समायोजित करें..	✅
max_value	int	थ्रेशोल्ड की गई बाइनरी आउटपुट्स में उपयोग किया जाने वाला अधिकतम मान। यह एक पूर्णांक होना चाहिए, आमतौर पर 255 (8-बिट छवियों में सफेद पिक्सेल मान)। यह मान बाइनरी ऑपरेशनों (binary, binary_inv) में अग्रभूमि के रूप में वर्गीकृत पिक्सेलों को दिया जाता है, या एडेप्टिव थ्रेशोल्डिंग (adaptive_mean, adaptive_gaussian, otsu) में अधिकतम मान के रूप में उपयोग किया जाता है। ट्रंकेट ऑपरेशनों (trunc) के लिए, यह पैरामीटर उपयोग किया जाता है, लेकिन वास्तविक आउटपुट मान thresh_value तक क्लिप किए जाते हैं। डिफ़ॉल्ट 255 है, जो मानक बाइनरी छवियाँ बनाता है जिनमें अग्रभूमि सफेद (255) और पृष्ठभूमि काली (0) होती है। 8-बिट ग्रेस्केल छवियों के लिए, इसे 255 पर रखें। 16-बिट छवियों के लिए, 65535 का उपयोग करें। यह थ्रेशोल्ड किए गए आउटपुट में अग्रभूमि पिक्सेलों की चमक/तीव्रता को नियंत्रित करता है..	✅

यह संदर्भ स्तंभ यह इंगित करता है कि संपत्ति को वर्कफ़्लो रनटाइम में उपलब्ध गतिशील मानों के साथ पैरामीटराइज़ किया जा सकता है वर्कफ़्लो रनटाइम। देखें बाइंडिंग्स अधिक जानकारी के लिए।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन उसके बाइंडिंग प्रकारों पर निर्भर करते हैं। देखें कि कौन-से बाइंडिंग प्रकार छवि थ्रेशोल्ड संस्करण v1 है।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

• इनपुट

  • छवि (छवि): थ्रेशोल्ड लागू करने के लिए इनपुट ग्रेस्केल छवि। यह एक एकल-चैनल ग्रेस्केल छवि होनी चाहिए (रंगीन छवियों को पहले Image Convert Grayscale ब्लॉक का उपयोग करके ग्रेस्केल में बदला जाना चाहिए)। थ्रेशोल्डिंग ग्रेस्केल छवियों को बाइनरी छवियों में बदलती है जहाँ पिक्सेल को अग्रभूमि (सफेद) या पृष्ठभूमि (काला) के रूप में वर्गीकृत किया जाता है। थ्रेशोल्ड की गई बाइनरी छवि में पिक्सेल या तो 0 (काला) या max_value (आमतौर पर 255, सफेद) पर सेट होंगे, जो चयनित थ्रेशोल्डिंग विधि पर निर्भर करता है। मूल छवि मेटाडेटा आउटपुट में सुरक्षित रहता है। सर्वोत्तम परिणामों के लिए, अग्रभूमि और पृष्ठभूमि के बीच अच्छे कंट्रास्ट वाली छवियों का उपयोग करें..

  • threshold_type (string): लागू की जाने वाली थ्रेशोल्डिंग ऑपरेशन का प्रकार: 'binary' (डिफ़ॉल्ट, थ्रेशोल्ड से ऊपर के पिक्सेल सफेद बनते हैं, नीचे के काले) समान रोशनी के लिए, 'binary_inv' (इनवर्स बाइनरी, थ्रेशोल्ड से ऊपर के पिक्सेल काले बनते हैं, नीचे के सफेद) गहरे ऑब्जेक्ट्स को अलग करने के लिए, 'trunc' (ट्रंकेट, थ्रेशोल्ड से ऊपर के पिक्सेल थ्रेशोल्ड मान पर सेट) चमक क्लिपिंग के लिए, 'tozero' (टू ज़ीरो, थ्रेशोल्ड से नीचे के पिक्सेल शून्य पर सेट) गहरे क्षेत्रों को हटाने के लिए, 'tozero_inv' (टू ज़ीरो इनवर्स, थ्रेशोल्ड से ऊपर के पिक्सेल शून्य पर सेट) चमकीले क्षेत्रों को हटाने के लिए, 'adaptive_mean' (एडेप्टिव मीन, पड़ोस के माध्य का उपयोग करके स्थानीय थ्रेशोल्ड) असमान रोशनी के लिए, 'adaptive_gaussian' (एडेप्टिव गॉसियन, भारित गॉसियन माध्य का उपयोग करके स्थानीय थ्रेशोल्ड) असमान रोशनी के साथ अधिक स्मूथ ट्रांज़िशन के लिए, या 'otsu' (ओत्सु की विधि, स्वचालित इष्टतम थ्रेशोल्ड गणना) द्वि-शिखरीय हिस्टोग्राम के लिए। डिफ़ॉल्ट 'binary' है। नियत विधियाँ (binary, binary_inv, trunc, tozero, tozero_inv) thresh_value का उपयोग करती हैं, एडेप्टिव विधियाँ (adaptive_mean, adaptive_gaussian) स्थानीय रूप से अनुकूलित होती हैं, और ओत्सु की विधि स्वचालित रूप से इष्टतम थ्रेशोल्ड की गणना करती है..

  • thresh_value (पूर्णांक ): नियत थ्रेशोल्ड विधियों (binary, binary_inv, trunc, tozero, tozero_inv) के लिए उपयोग किया जाने वाला थ्रेशोल्ड मान। यह 0 और 255 के बीच का एक पूर्णांक होना चाहिए। इस मान से ऊपर के पिक्सेलों को binary/binary_inv के लिए अग्रभूमि माना जाता है, या ऑपरेशन के अनुसार trunc/tozero/tozero_inv के लिए क्लिप/सुरक्षित रखा जाता है। सामान्य मानों की सीमा 100-200 है: गहरी छवियों के लिए या अधिक गहरे क्षेत्रों को बनाए रखने के लिए कम मान (100-127), संतुलित विभाजन के लिए मध्यम मान (127-150), चमकीली छवियों के लिए या अधिक चमकीले क्षेत्रों को बनाए रखने के लिए उच्च मान (150-200)। डिफ़ॉल्ट 127 (मध्य ग्रे) है। यह पैरामीटर एडेप्टिव विधियों (adaptive_mean, adaptive_gaussian) और ओत्सु की विधि (otsu) के लिए अनदेखा किया जाता है, जो थ्रेशोल्ड को स्वचालित रूप से गणना करती हैं। छवि की चमक और इच्छित अग्रभूमि/पृष्ठभूमि विभाजन के आधार पर समायोजित करें..

  • max_value (पूर्णांक): थ्रेशोल्ड की गई बाइनरी आउटपुट्स में उपयोग किया जाने वाला अधिकतम मान। यह एक पूर्णांक होना चाहिए, आमतौर पर 255 (8-बिट छवियों में सफेद पिक्सेल मान)। यह मान बाइनरी ऑपरेशनों (binary, binary_inv) में अग्रभूमि के रूप में वर्गीकृत पिक्सेलों को दिया जाता है, या एडेप्टिव थ्रेशोल्डिंग (adaptive_mean, adaptive_gaussian, otsu) में अधिकतम मान के रूप में उपयोग किया जाता है। ट्रंकेट ऑपरेशनों (trunc) के लिए, यह पैरामीटर उपयोग किया जाता है, लेकिन वास्तविक आउटपुट मान thresh_value तक क्लिप किए जाते हैं। डिफ़ॉल्ट 255 है, जो मानक बाइनरी छवियाँ बनाता है जिनमें अग्रभूमि सफेद (255) और पृष्ठभूमि काली (0) होती है। 8-बिट ग्रेस्केल छवियों के लिए, इसे 255 पर रखें। 16-बिट छवियों के लिए, 65535 का उपयोग करें। यह थ्रेशोल्ड किए गए आउटपुट में अग्रभूमि पिक्सेलों की चमक/तीव्रता को नियंत्रित करता है..

• आउटपुट

  • छवि (छवि): कार्यप्रवाहों में इमेज।

उदाहरण JSON परिभाषा

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/threshold@v1",
	    "image": "$inputs.image",
	    "threshold_type": "binary",
	    "thresh_value": 127,
	    "max_value": 255
	}