bicubic 補完で 8x8 の画像を拡大したとしても、画像がぼやけるだけで、情報量が増えるわけではないです。
手の輪郭を取得するのに 8x8 という解像度では不十分なのではないでしょうか。
例えば、Excel 方眼紙を作成し、8x8 マスの領域に手をドット絵で描けるかどうか試してみると、難しいことがわかると思います。
プログラムで何か改善する方法はありますでしょうか?
プログラムというよりは、赤外線センサーのハードの性能の問題だと思います。
追記
python
1import numpy as np
2import cv2
3import matplotlib.pyplot as plt
4
5
6img = np.array(
7 [
8 [20.75, 21.25, 22.25, 22.5, 21.25, 21.25, 22.75, 23.25],
9 [20.5, 21.0, 22.25, 22.25, 23.25, 23.25, 24.0, 24.75],
10 [20.0, 21.25, 21.75, 22.0, 22.5, 23.75, 25.5, 25.25],
11 [20.0, 19.75, 20.75, 22.5, 24.25, 24.75, 25.25, 26.0],
12 [20.25, 22.25, 23.25, 24.25, 24.0, 24.5, 25.5, 25.75],
13 [21.0, 20.75, 21.0, 20.75, 21.5, 24.75, 26.0, 23.5],
14 [21.0, 20.0, 20.25, 22.5, 24.0, 24.75, 22.25, 23.75],
15 [21.25, 18.5, 20.5, 22.5, 21.0, 20.5, 20.25, 21.75],
16 ]
17)
18
19# bicubic 補完で 300x300 にリサイズ
20float_img = cv2.resize(img, dsize=(300, 300), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
21
22# 画像として扱えるように float の配列を [0, 255] に minmax scaling する。
23gray = cv2.normalize(
24 float_img, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U
25)
26
27# 大津の手法で2値化する。
28ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
29print(f"threshold {ret}")
30
31# 結果保存
32cv2.imwrite("result.png", binary)
2値化した結果は以下のようになりました。
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