CV2 Threshold Visualizer
Klasik ve adaptif eşikleme yöntemlerini aynı görüntü üzerinde karşılaştıran, OpenCV tabanlı masaüstü görüntü işleme aracı.
Ekran Görüntüleri
Problem
Görüntüdeki aydınlatma ve ayrıntı yapısı değiştikçe tek bir eşikleme yöntemi her durumda uygun sonuç vermiyor. Parametrelerin görüntüyü nasıl etkilediğini görmek, ön işleme adımını seçmeyi kolaylaştırıyor.
Çözüm
Görüntü yükleyip klasik ve adaptif eşikleme yöntemlerini deneyebileceğin bir masaüstü aracı geliştirdim. Orijinal görüntü ve işlenmiş sonuç yan yana gösteriliyor; eşik değeri, komşuluk boyutu ve C sabiti arayüzden ayarlanabiliyor.
Görüntü işleme özellikleri
- Klasik eşikleme: Binary, Binary Inverse, Trunc, To Zero ve To Zero Inverse seçenekleri.
- Adaptif eşikleme: Mean ve Gaussian yöntemleriyle yerel aydınlatma farklarını değerlendirme.
- Karşılaştırma: Parametreleri değiştirip yöntemi uygulayarak sonucu orijinal görüntüyle inceleme.
- Dışa aktarma: İşlenmiş görüntüyü kaydetme.
Teknik yapı
Görüntü işlemleri OpenCV ve NumPy ile, masaüstü arayüzü Tkinter ile, görüntünün arayüzde gösterimi Pillow ile sağlanıyor. Proje, öğrenilmiş bir model kullanmadan klasik bilgisayarlı görü yöntemlerini görünür ve denenebilir hâle getiriyor.
Kaynak kodu
Kurulum adımları ve örnek kullanım GitHub deposunda bulunuyor.