Image Adaptive Threshold

Esta función convierte una imagen en escala de grises o en color en una imagen binaria limpia aplicando un umbral adaptativo. Es útil cuando las condiciones de iluminación varían a lo largo de la imagen y un único umbral global no es suficiente.

📥 Entradas

Input Image (socket de entrada) Acepta una imagen en color o en escala de grises para umbralizar.

📤 Salidas

Image Gray (socket de salida) Produce una imagen en escala de grises binaria (blanco y negro) tras aplicar el umbral adaptativo.

🕹️ Controles

Threshold Type Elija entre métodos adaptativos (por ejemplo, mean o gaussian) para calcular umbrales locales.

Threshold Ajusta el valor de intensidad usado para el resultado binario.

Kernel Size Controla el tamaño de la vecindad usada para calcular el umbral local; valores mayores consideran un área local más amplia.

🎯 Características

• Maneja automáticamente entradas en color convirtiéndolas primero a escala de grises.

• Adapta el umbral localmente en la imagen, haciéndolo robusto frente a iluminación no uniforme.

• Controles sencillos (deslizadores y menús) permiten ajustar la sensibilidad y el tamaño de vecindad sin detalles técnicos.

• Genera una imagen binaria limpia adecuada para bloques posteriores de detección y medición.

⚙️ Funcionamiento

• Cuando se proporciona una imagen en el socket Input Image, el bloque convierte imágenes en color a escala de grises si es necesario.

• El Threshold Type elegido determina cómo se calculan los valores de umbral local a lo largo de la imagen.

• El Kernel Size define el tamaño del área local utilizada para calcular cada umbral.

• El bloque entrega en el socket Image Gray una imagen binaria en escala de grises que resalta las regiones de primer plano según los parámetros seleccionados.

📝 Instrucciones de uso

1. Conecte una cámara o fuente de imagen al socket Input Image.

2. Seleccione el Threshold Type que mejor se ajuste a su escena (pruebe ambas opciones).

3. Ajuste el Kernel Size para que coincida con la escala de cambios de iluminación local o los detalles del objeto.

4. Use el control Threshold para afinar el brillo final de la salida binaria.

5. Inspeccione el resultado en la salida Image Gray e iterar los parámetros según sea necesario.

💡 Consejos y trucos

• Si la entrada es ruidosa, añada un bloque Blur antes de este bloque para reducir píxeles espurios.

• Para escenas con variaciones complejas de color, use HSV Filter o Image Color Match para aislar la región de color objetivo antes del umbral.

• Si solo necesita umbralizar una subregión, recorte primero con Image ROI Select y alimente la imagen recortada a este bloque para acelerar el ajuste y reducir falsas detecciones.

• Para asegurar que los bloques posteriores reciban el tamaño correcto, use Image Resize antes del umbral cuando trabaje con imágenes muy grandes.

• Visualice resultados con Show Image para inspeccionar interactivamente la salida mientras ajusta los controles.

• Combine con Histogram On Line para inspeccionar la distribución de valores de píxel a lo largo de una línea y refinar Kernel Size y Threshold.

🛠️ Solución de problemas

• Si la salida es casi toda negra o blanca, intente aumentar o disminuir el valor de Threshold y ajuste el Kernel Size.

• Si los bordes están rotos o fragmentados, pruebe añadir Blur o usar un Kernel Size mayor para estabilizar las estimaciones locales de umbral.

• Si solo se detecta parte del objeto, recorte el área con Image ROI Select o refine los colores con HSV Filter antes del umbral.