Python openCV 大津の二値化

大津の二値化こちらを動かしてみた。
より鮮明に２値画像を判別できるらしい

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import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt   img = cv2.imread('pic2.png',0)   # global thresholding ret1,th1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)   # Otsu's thresholding ret2,th2 = cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)   # Otsu's thresholding after Gaussian filtering blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0) ret3,th3 = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)   # plot all the images and their histograms images = [img, 0, th1,           img, 0, th2,           blur, 0, th3] titles = ['Original Noisy Image','Histogram','Global Thresholding (v=127)',           'Original Noisy Image','Histogram',"Otsu's Thresholding",           'Gaussian filtered Image','Histogram',"Otsu's Thresholding"]   for i in range(3):     plt.subplot(3,3,i*3+1),plt.imshow(images[i*3],'gray')     plt.title(titles[i*3]), plt.xticks([]), plt.yticks([])     plt.subplot(3,3,i*3+2),plt.hist(images[i*3].ravel(),256)     plt.title(titles[i*3+1]), plt.xticks([]), plt.yticks([])     plt.subplot(3,3,i*3+3),plt.imshow(images[i*3+2],'gray')     plt.title(titles[i*3+2]), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()

元画像が変なのでへんな結果。

本当はこうなる

ヒストグラムに２つ山がないものにはあまり効かないみたい
コンピューターからはこんな感じで見えるのだろうか。人間の目は、黒が薄くなった灰色と白が暗くなった灰色を自動補正しているんだろうな。人間の目の補正機能は凄い