Для создания бинарного изображения из обычного изображения с помощью фильтров компьютерного зрения OpenCV, следуйте следующим шагам:
1. Загрузите исходное изображение. В OpenCV это можно сделать, используя функцию `cv2.imread()`. Укажите путь к файлу изображения в качестве аргумента функции.
2. Преобразуйте изображение в оттенки серого с помощью функции `cv2.cvtColor()`. Укажите исходное изображение и параметр `cv2.COLOR_BGR2GRAY` в качестве аргументов.
3. Примените фильтр компьютерного зрения на изображении для улучшения контраста. Один из таких фильтров – адаптивное пороговое преобразование. Используйте функцию `cv2.adaptiveThreshold()` для этого. Укажите оттенки серого изображения, максимальное значение пикселей, используемое для порогового значения (обычно 255), тип преобразования threshold, метод применения порога, размер блока и константу смещения в качестве аргументов.
4. Итоговое бинарное изображение будет содержать только две цвета: черный и белый. Черный – для пикселей с интенсивностью ниже порогового значения, и белый – для пикселей с интенсивностью выше порогового значения.
5. Продолжайте настраивать параметры фильтров, чтобы получить оптимальное бинарное изображение. Экспериментируйте с различными методами и значениями порога, размерами блоков и смещениями, чтобы добиться наилучших результатов для вашего конкретного изображения.
6. Сохраните итоговое бинарное изображение с помощью функции `cv2.imwrite()`. Укажите путь для сохранения файла и бинарное изображение в качестве аргументов.
В итоге вы получите бинарное изображение, где объекты на фоне будут представлены белым цветом, а фон – черным цветом.