Cvthreshold Binary Options

Opções binárias Trading O que é binário opções negociação Binário é uma palavra usada quando há duas opções para responder a uma pergunta ou para expressar um conceito. A negociação de opções binárias depende de duas direções - maior e menor - em relação aos preços das commodities, taxas de mercado de câmbio e índices. Essas duas indicações são destinadas a responder à pergunta: Será que o preço atual subir ou cair a partir deste momento até a minha opção expira, ou fecha Se você comprar uma opção mais alta na negociação binária ea taxa sobe, então você receberá um retorno. Se você tivesse escolhido mais baixo, então seu comércio não renderia nenhum retorno e você perderia seu investimento. Quem são negociação de opções binárias para negociação de opções binárias permite que os investidores para saber o quanto eles estão a ganhar e quanto eles podem perder. Muitas pessoas preferem este tipo de negociação para outras formas de especulação do mercado, que pode ser mais difícil e mais complicado. Opções Binárias Trading é um dos métodos mais simples de negociação com um tudo ou nada fixo retorno adicionando certeza. Se você deseja negociar casualmente ou vigorosamente, MarketsWorld permite que você faça sem grandes taxas de corretagem que tirar de lucros. MarketsWorld também significa confiança. É licenciado e regulado na Ilha de Man, Grã-Bretanha e é supervisionado pela Comissão de Supervisão de Jogos de Ilha de Man. Essa supervisão permite que os membros do MarketsWorld confiem que as cotações em tempo real são verdadeiras e precisas, que o site funciona de forma justa e que os depósitos e os ganhos são seguros. MarketsWorld é necessário ter os fundos necessários para pagar os investidores na mão em todos os momentos. Em suma, você pode investir com confiança no MarketsWorld. 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Se um investidor quiser colocar negociações de curta duração, então MarketsWorld pode ser um bom ajuste para esse tipo de investidor. Como as pessoas participam de negociação de opções binárias É simples participar de negociação de opções binárias no MarketsWorld. Para operar, você escolhe uma opção mais alta (também chamada de chamada) ou uma opção inferior (também chamada de put). Suponha que a taxa de câmbio atual USD / EUR seja 0.81. Se você acha que a taxa vai subir no final do dia de negociação, então você iria comprar uma opção de maior / chamada que expira em um momento específico para uma quantidade de sua escolha. Se a taxa de câmbio foi cotada acima de sua opção no tempo de expiração, então você receberá o pagamento. O montante do seu pagamento, até um total de 190 retorno sobre o investimento, é baseado em fatores como quanto tempo a sua opção era válida antes de seu tempo de expiração. Se você investir 100 e sua taxa de pagamento é 90, então você pode ganhar 190 retorno total. O pagamento potencial é deixado claro antes de comprar a opção. É possível rastrear os preços de mercado atualizados em tempo real e as moedas em tempo real quando conectado ao MarketsWorld. Por que eu deveria participar de negociação de opções binárias Saiba mais sobre o mercado com o potencial de ganhar dinheiro. Evite mercados de negociação complexos como forex e compra de títulos. As opções binárias dependem somente de uma direção (superior ou inferior), não da distância em que a opção se move em uma direção. Você não precisa confiar em um pico enorme no mercado para ganhar um lucro. As opções binárias são simples: Escolha a direção Insira as estacas Compre as durações de curto prazo. Outros tipos de mercados podem conter investimentos. Opções binárias são o oposto - você pode fazer um comércio válido apenas até o final do dia de negociação, por exemplo. Você conhece as apostas antes de colocar um trade. OpenCV Threshold (Python. C) O que é imagem thresholding Observe cuidadosamente a imagem abaixo (Figura 1). Quantos números você vê. A maioria de vocês vai ver os números. 32 (oh sim, olhe atentamente), 64, 100, 128, 180, 200 e 255. Mas há mais na imagem do que no olho. Figura 1. Passe o mouse sobre a imagem de thresholded Passe o mouse sobre a imagem para ver uma versão de thresholded da imagem original. Você vai notar que todos os números parecem completamente brancos (ou seja, eles têm um valor de escala de cinza de 255) e há um número extra 5. Você não percebeu o número 5 na imagem original porque seu valor de tons de cinza foi, bem 5. De fato Todos os números na imagem original têm um valor de escala de cinza igual ao número. Portanto 255 é o mais brilhante e 5 é o mais escuro. Ler números na imagem limiar é muito mais fácil do que ler números na imagem original. Não é de surpreender que um algoritmo de reconhecimento de texto encontre a imagem thresholded em nosso exemplo muito mais fácil de processar do que a imagem original. Em Visão Computacional quando você faz uma tarefa mais fácil para os seres humanos, você normalmente torna mais fácil para algoritmos de computador também. Todos os algoritmos de limiar tomam uma imagem de origem (src) e um valor de limiar (trilho) como entrada e produzem uma imagem de saída (dst) comparando o valor de pixel no pixel de origem (x. Y) com o limiar. Se src (x. Y) thresh. Então dst (x. Y) é atribuído um certo valor. Caso contrário dst (x. Y) é atribuído algum outro valor. Em sua forma mais simples de limiar é chamado Binário Thresholding. Além da imagem de origem (src) e do valor de limiar (debulha), ele toma outro parâmetro de entrada chamado valor máximo (maxValue). Em cada localização de pixel (x, y), compara o valor de pixel src (x. Y) a thresh. Se src (x. Y) for maior que thresh. Ele define o valor do pixel de imagem de destino dst (x. Y) para maxValue. Caso contrário ele define-lo para zero. Aqui está o aspecto do pseudo-código Mais em geral, existem muitos tipos de thresholding baseados em diferentes regras de limite aplicadas a src (x. Y) para obter dst (x. Y). Let8217s olhar para os diferentes tipos de limiar disponíveis no OpenCV. Exemplos de Limite. C e Python Se você estiver com pressa, salte para a seção de download para obter código e exemplo de imagem. Imagem de entrada Nos exemplos a seguir, usaremos esta imagem como entrada. Clique na Figura 2 para fazer o download da imagem no formato PNG. A imagem de entrada contém números escritos com intensidade (valor de escala de cinza) igual ao número em si. Por exemplo. Os valores de pixel do número 200 é 200, e o de 32 é 32. É por isso que 32 aparece muito mais escuro do que 200 na imagem. Figura 2. Imagem de Entrada. Clique para abrir um PNG de alta resolução em uma janela diferente Em cada exemplo vamos explicar a regra de definição de limites como pseudo-código, fornecer exemplo C e python e a imagem de saída com thresholded. 1. Binário Binário (tipo THRESHBINARY) Este é o tipo mais comum e mais simples de thresholding. Resultado do Limiar Binário A Figura 3 mostra o resultado da aplicação do thresholding binário para a imagem de entrada com thresh 0 e maxValue 255. Figura 3. Limiar Binário (thresh 0 e maxValue 255) Alterando thresh para 127 remove todos os números menores ou iguais a 127. Figura 4. Limite Binário (thresh 127 e maxValue 255) Alterando maxValue para 128, define o valor das regiões thresholded para 128. Figura 5. Limite Binário com maxValue definido para 128 2. Limiar Binário Inverso (tipo THRESHBINARYINV) Exatamente o oposto do limiar binário. O pixel de destino é definido como zero se o pixel de fonte correspondente for maior que o limiar e para maxValue se o pixel de fonte for menor que o limiar. Resultado do Limiar Binário Inverso Observe que o resultado do thresholding binário inverso mostrado na Figura 6 é exatamente o inverso da Figura 4. Figura 6. Limiar Binário Inverso (thresh 127, maxValue 0) 3. Truncate Thresholding (tipo THRESHTRUNC) Neste tipo de limiar , O pixel de destino é ajustado para o limiar (debulha) se o valor de pixel de fonte for maior que o limiar. Caso contrário, é definido como o valor do pixel de origem. MaxValue é ignorado. Resultado da Limitação Truncada A Figura 7 mostra o resultado da aplicação da Limitação Truncada à imagem de entrada. Observe que todos os valores acima do limite (127) são definidos como 127 e todos os valores menores ou iguais a 127 são inalterados. MaxValue é ignorado. 4. Limiar para Zero (tipo THRESHTOZERO) Neste tipo de limiar, o valor de pixel de destino é definido para o valor de pixel de fonte correspondente se o valor de pixel de fonte for maior que o limiar. Caso contrário, é definido como zero. MaxValue é ignorado. 5. Limiar Invertido para Zero (tipo THRESHTOZEROINV) Neste tipo de limiar, o valor do pixel de destino é definido como zero se o valor do pixel de origem for maior que o limiar. Caso contrário, é definido como o valor do pixel de origem. MaxValue é ignorado. Resultado do Limiar Invertido para Zero A Figura 9 mostra o resultado da aplicação do Limiar Invertido para Zero na imagem de entrada. Os números abaixo do limite mantêm seu valor de escala de cinza e os números acima do limite são 0, exceto para o limite. Os artefatos no limite são devido ao fato de que os valores de pixel na transição de limite de 0 para o valor do número sobre alguns pixels. Assim, alguns dos pixels limite estão abaixo do limiar. Figura 9. Limiar Invertido para Zero (thresh 127) Download de código e exemplo de imagem Para fazer o download do código C e Python juntamente com a imagem de exemplo, role para baixo na seção de download. Se você gostou deste artigo, inscreva-se no nosso boletim informativo e receba gratuitamente um Guia de Recursos de Visão Computacional. Além da visão de computador, aprendemos notícias e compartilhamos tutoriais e exemplos do OpenCV em C / Python. Diferentes transformações de imagem Aplica um limite adaptativo a uma matriz. Src 8211 Fonte Imagem de um canal de 8 bits. Dst 8211 Imagem de destino do mesmo tamanho e do mesmo tipo como src. MaxValue 8211 Valor não-zero atribuído aos pixels para os quais a condição é satisfeita. Veja os detalhes abaixo. AdaptiveMethod 8211 Algoritmo de limiar adaptativo para uso, ADAPTIVETHRESHMEANC ou ADAPTIVETHRESHGAUSSIANC. Veja os detalhes abaixo. ThresholdType 8211 Tipo de limiar que deve ser THRESHBINARY ou THRESHBINARYINV. BlockSize 8211 Tamanho de uma vizinhança de pixels que é usada para calcular um valor de limite para o pixel: 3, 5, 7 e assim por diante. C 8211 Constante subtraída da média ou da média ponderada (ver detalhes abaixo). Normalmente, é positivo, mas pode ser zero ou negativo também. A função transforma uma imagem de escala de cinza em uma imagem binária de acordo com as fórmulas: src 8211 input image: 8-bit unsigned, 16-bit unsigned (CV16UC.) Ou single-precision floating-point. Dst 8211 saída de imagem do mesmo tamanho e profundidade como src. Codificar código de conversão de espaço de cor 8211 (veja a descrição abaixo). DstCn 8211 número de canais na imagem de destino se o parâmetro for 0, o número de canais é derivado automaticamente de src e código. A função converte uma imagem de entrada de um espaço de cor para outro. No caso de uma transformação de-para o espaço de cor RGB, a ordem dos canais deve ser especificada explicitamente (RGB ou BGR). Observe que o formato de cor padrão no OpenCV é muitas vezes referido como RGB, mas na verdade é BGR (os bytes são invertidos). Assim, o primeiro byte em uma imagem colorida padrão (24 bits) será um componente azul de 8 bits, o segundo byte será verde eo terceiro byte será vermelho. O quarto, quinto e sexto bytes seria então o segundo pixel (Azul, depois Verde, depois Vermelho), e assim por diante. As faixas convencionais para os valores dos canais R, G e B são: 0 a 255 para imagens CV8U 0 a 65535 para imagens CV16U 0 a 1 para imagens CV32F No caso de transformações lineares, a faixa não importa. Mas, no caso de uma transformação não linear, uma imagem RGB de entrada deve ser normalizada para o intervalo de valores adequado para obter os resultados correctos, por exemplo, para a transformação RGB Luv. Por exemplo, se você tiver uma imagem de ponto flutuante de 32 bits convertida diretamente de uma imagem de 8 bits sem qualquer escala, ela terá o intervalo de valores 0..255 em vez de 0..1 assumido pela função. Então, antes de chamar cvtColor. Você precisa primeiro escalar a imagem para baixo: Se você usar cvtColor com imagens de 8 bits, a conversão terá algumas informações perdidas. Para muitas aplicações, isto não será visível, mas recomenda-se utilizar imagens de 32 bits em aplicações que necessitam de toda a gama de cores ou que convertem uma imagem antes de uma operação e, em seguida, convertem de volta. Se a conversão adiciona o canal alfa, seu valor será definido para o máximo do intervalo de canais correspondente: 255 para CV8U. 65535 para CV16U. 1 para CV32F. A função pode fazer as seguintes transformações: RGB GRAY (CVBGR2GRAY, CVRGB2GRAY, CVGRAY2BGR, CVGRAY2RGB) Transformações no espaço RGB como adicionar / remover o canal alfa, inverter a ordem do canal, conversão para / a partir de 16 bits cor RGB (R5: G6: B5 ou R5: G5: B5), bem como a conversão de / para escala de cinza usando: (atualmente não suportado) L, u, e v são deixados como está As fórmulas acima para converter RGB para / de vários espaços de cores foram tiradas Várias fontes na web, principalmente a partir do site Charles Poynton poynton / ColorFAQ Bayer RGB (CVBayerBG2BGR, CVBayerGB2BGR, CVBayerRG2BGR, CVBayerGR2BGR, CVBayerBG2RGB, CVBayerGB2RGB, CVBayerRG2RGB, CVBayerGR2RGB). O padrão Bayer é amplamente utilizado em câmeras CCD e CMOS. Ele permite que você obtenha imagens em cores de um único plano onde os pixels R, G e B (sensores de um componente específico) são intercalados da seguinte maneira: Os componentes RGB de saída de um pixel são interpolados de 1, 2 ou 4 vizinhos do Pixel com a mesma cor. Existem várias modificações do padrão acima que pode ser conseguido deslocando o padrão um pixel esquerdo e / ou um pixel para cima. As duas letras e nas constantes de conversão CVBayer 2BGR e CVBayer 2RGB indicam o tipo de padrão específico. Estes são componentes da segunda linha, segunda e terceira colunas, respectivamente. Por exemplo, o padrão acima tem um tipo muito popular 8220BG8221. DistanceTransform Calcula a distância até o pixel zero mais próximo para cada pixel da imagem de origem. Src 8211 8 bits, imagem de fonte de um canal (binário). Dst 8211 Imagem de saída com distâncias calculadas. É uma imagem de 32 bits de ponto flutuante, de um canal do mesmo tamanho que src. DistanceType 8211 Tipo de distância. Pode ser CVDISTL1, CVDISTL2. Ou CVDISTC. MaskSize 8211 Tamanho da distância transformar máscara. Pode ser 3, 5, ou CVDISTMASKPRECISE (a última opção só é suportada pela primeira função). No caso do tipo de distância CVDISTL1 ou CVDISTC, o parâmetro é forçado a 3 porque uma máscara dá o mesmo resultado ou qualquer abertura maior. Etiquetas 8211 Saída opcional 2D matriz de etiquetas (o diagrama de Voronoi discreto). Ele tem o tipo CV32SC1 eo mesmo tamanho como src. Veja os detalhes abaixo. LabelType 8211 Tipo da matriz de rótulos a ser construída. Se labelTypeDISTLABELCCOMP, em seguida, cada componente conectado de zeros em src (bem como todos os pixels não zero mais próximo ao componente conectado) será atribuído o mesmo rótulo. Se labelTypeDISTLABELPIXEL, em seguida, cada pixel zero (e todos os pixels não zero mais próximo a ele) obtém seu próprio rótulo. As funções distanceTransform calculam a distância aproximada ou precisa de cada pixel de imagem binária para o pixel zero mais próximo. Para zero pixels de imagem, a distância obviamente será zero. Quando maskSize CVDISTMASKPRECISE e distanceType CVDISTL2. A função executa o algoritmo descrito em Felzenszwalb04. Este algoritmo é paralelizado com a biblioteca TBB. Em outros casos, o algoritmo Borgefors86 é usado. Isso significa que para um pixel a função encontra o caminho mais curto para o pixel zero mais próximo, consistindo de turnos básicos: horizontal, vertical, diagonal ou knight8217s mover (o mais recente está disponível para uma máscara). A distância total é calculada como uma soma dessas distâncias básicas. Como a função de distância deve ser simétrica, todas as mudanças horizontais e verticais devem ter o mesmo custo (indicado como a), todas as mudanças diagonais devem ter o mesmo custo (denotado como b) e todos os movimentos de knight8217s devem ter o mesmo custo (Denotado como c). Para os tipos CVDISTC e CVDISTL1, a distância é calculada com precisão, enquanto que para CVDISTL2 (distância euclidiana) a distância pode ser calculada apenas com um erro relativo (uma máscara dá resultados mais precisos). Para a, b. E c. O OpenCV usa os valores sugeridos no documento original: Normalmente, para uma estimativa de distância rápida e grosseira CVDISTL2. Uma máscara é usada. Para uma estimativa de distância mais precisa CVDISTL2. Uma máscara ou o algoritmo preciso é usado. Observe que os algoritmos preciso e aproximado são lineares no número de pixels. A segunda variante da função não só calcula a distância mínima para cada pixel, mas também identifica o componente conectado mais próximo constituído por zero pixels (labelTypeDISTLABELCCOMP) ou o pixel zero mais próximo (labelTypeDISTLABELPIXEL). Índice do componente / pixel é armazenado em. Quando labelTypeDISTLABELCCOMP. A função encontra automaticamente componentes conectados de zero pixels na imagem de entrada e os marca com etiquetas distintas. Quando labelTypeDISTLABELCCOMP. A função varre a imagem de entrada e marca todos os pixels zero com rótulos distintos. Neste modo, a complexidade ainda é linear. Ou seja, a função fornece uma maneira muito rápida de calcular o diagrama de Voronoi para uma imagem binária. Atualmente, a segunda variante pode usar apenas o algoritmo de transformação de distância aproximada, isto é, maskSizeCVDISTMASKPRECISE ainda não é suportado. Um exemplo sobre como usar a transformada de distância pode ser encontrado em opencvsourcecode / samples / cpp / distrans. cpp (Python) Um exemplo sobre o uso da transformada de distância pode ser encontrado em opencvsource / samples / python2 / distrans. py floodFill Preenche um componente conectado com o Determinada cor. Image 8211 Imagem de entrada / saída de 1 ou 3 canais, 8 bits ou ponto flutuante. Ele é modificado pela função a menos que o flag FLOODFILLMASKONLY é definido na segunda variante da função. Veja os detalhes abaixo. Máscara 8211 Máscara de operação que deve ser uma imagem de 8 bits de canal único, 2 pixels maior e 2 pixels mais alta que a imagem. Uma vez que este é um parâmetro de entrada e saída, você deve assumir a responsabilidade de inicializá-lo. O preenchimento de enchentes não pode atravessar pixels diferentes de zero na máscara de entrada. Por exemplo, uma saída do detector de borda pode ser usada como uma máscara para parar o enchimento nas bordas. Na saída, os pixels na máscara correspondente aos pixels preenchidos na imagem são definidos como 1 ou para o valor a especificado em flags, conforme descrito abaixo. Portanto, é possível usar a mesma máscara em várias chamadas para a função para garantir que as áreas preenchidas não se sobrepõem. SeedPoint 8211 Ponto de partida. NewVal 8211 Novo valor dos pixels do domínio repainted. LoDiff 8211 Diferença de brilho / cor mínima mais baixa entre o pixel atualmente observado e um de seus vizinhos pertencentes ao componente, ou um pixel de semente sendo adicionado ao componente. UpDiff 8211 Diferença máxima de brilho / cor superior entre o pixel atualmente observado e um de seus vizinhos pertencentes ao componente, ou um pixel de semente sendo adicionado ao componente. Rect 8211 Parâmetro de saída opcional definido pela função para o retângulo delimitador mínimo do domínio repintado. Bandeiras 8211Operation bandeiras. Os primeiros 8 bits contêm um valor de conectividade. O valor padrão de 4 significa que apenas os quatro pixels vizinhos mais próximos (aqueles que compartilham uma aresta) são considerados. Um valor de conectividade de 8 significa que serão considerados os oito pixels vizinhos mais próximos (aqueles que compartilham um canto). Os próximos 8 bits (8-16) contêm um valor entre 1 e 255 para preencher a máscara (o valor padrão é 1). Por exemplo, 4 (255 ltlt 8) considerarão 4 vizinhos mais próximos e encherão a máscara com um valor de 255. As seguintes opções adicionais ocupam bits mais altos e, portanto, podem ser ainda combinadas com os valores de conectividade e preenchimento de máscara usando bits ou ): FLOODFILLFIXEDRANGE Se ajustado, a diferença entre o pixel atual eo pixel da semente é considerada. Caso contrário, a diferença entre vizinho pixels é considerada (ou seja, o intervalo está flutuando). FLOODFILLMASKONLY Se definido, a função não altera a imagem (newVal é ignorada) e só preenche a máscara com o valor especificado nos bits 8-16 de flags como descrito acima. Essa opção só faz sentido em variantes de função que têm o parâmetro de máscara. As funções floodFill preencher um componente conectado a partir do ponto de semente com a cor especificada. A conectividade é determinada pela proximidade de cor / brilho dos pixels vizinhos. Considera-se que o pixel at pertence ao domínio repintado se: no caso de uma imagem em escala de cinza e intervalo flutuante no caso de uma imagem colorida e faixa fixa onde está o valor de um dos vizinhos de pixel que já é conhecido por pertencer ao componente. Ou seja, para ser adicionado ao componente ligado, uma cor / brilho do pixel deve ser suficientemente próximo a: Cor / brilho de um dos seus vizinhos que já pertencem ao componente ligado no caso de um intervalo flutuante. Cor / brilho do ponto de semente no caso de um intervalo fixo. Use essas funções para marcar um componente conectado com a cor especificada no local, ou criar uma máscara e, em seguida, extrair o contorno, ou copiar a região para outra imagem e assim por diante. Um exemplo usando a técnica FloodFill pode ser encontrado em opencvsourcecode / samples / cpp / ffilldemo. cpp (Python) Um exemplo usando a técnica FloodFill pode ser encontrado em opencvsourcecode / samples / python2 / floodfill. cpp integral Calcula o integral de uma imagem. Image 8211 Entrada de 8 bits de imagem de 3 canais. Marcadores 8211 Entrada / saída de 32 bits de imagem de um canal (mapa) de marcadores. Deve ter o mesmo tamanho que a imagem. A função implementa uma das variantes do algoritmo de segmentação baseada em marcadores não-paramétricos, descrita em Meyer92. Antes de passar a imagem para a função, é necessário esboçar as regiões desejadas nos marcadores de imagem com índices positivos (gt0). Portanto, cada região é representada como um ou mais componentes conectados com os valores de pixels 1, 2, 3 e assim por diante. Esses marcadores podem ser recuperados de uma máscara binária usando findContours () e drawContours () (veja o demo watershed. cpp). Os marcadores são 8220seeds8221 das regiões de imagem futuras. Todos os outros pixels em marcadores. Cuja relação com as regiões delineadas não é conhecida e deve ser definida pelo algoritmo, deve ser definida como 08217s. Na saída de função, cada pixel em marcadores é definido como um valor dos componentes 8220seed8221 ou -1 em limites entre as regiões. A demonstração visual eo exemplo de uso da função podem ser encontrados no diretório de amostras do OpenCV (veja o demo do watershed. cpp). Quaisquer dois componentes conectados ao vizinho não são necessariamente separados por um limite de divisão (-18217s pixels), por exemplo, eles podem se tocar na imagem de marcador inicial passada para a função. Um exemplo usando o algoritmo de bacias pode ser encontrado em opencvsourcecode / samples / cpp / watershed. cpp (Python) Um exemplo usando o algoritmo de bacias hidrográficas pode ser encontrado em opencvsourcecode / samples / python2 / watershed. py grabCut Executa o algoritmo GrabCut. Máscara de canal único de 8 bits de entrada / saída. A máscara é inicializada pela função quando o modo é definido como GCINITWITHRECT. Seus elementos podem ter um dos seguintes valores: GCBGD define pixels de plano de fundo óbvios. GCFGD define um pixel de primeiro plano (objeto) óbvio. GCPRBGD define um pixel de fundo possível. GCPRFGD define um possível pixel de primeiro plano. Rect 8211 ROI contendo um objeto segmentado. Os pixels fora do ROI são marcados como background 8222obvious8221. O parâmetro só é usado quando modeGCINITWITHRECT. BgdModel 8211 Array temporário para o modelo de fundo. Não modifique isso enquanto estiver processando a mesma imagem. FgdModel 8211 Arrays temporários para o modelo de primeiro plano. Não modifique isso enquanto estiver processando a mesma imagem. IterCount 8211 Número de iterações que o algoritmo deve fazer antes de retornar o resultado. Observe que o resultado pode ser refinado com outras chamadas com modeGCINITWITHMASK ou modeGCEVAL. Modo 8211O funcionamento que poderia ser um dos seguintes: GCINITWITHRECT A função inicializa o estado ea máscara usando o retângulo fornecido. Depois ele executa iterCount iterações do algoritmo. GCINITWITHMASK A função inicializa o estado usando a máscara fornecida. Note que GCINITWITHRECT e GCINITWITHMASK podem ser combinados. Em seguida, todos os pixels fora do ROI são inicializados automaticamente com GCBGD. GCEVAL O valor significa que o algoritmo deve apenas retomar. A função implementa o algoritmo de segmentação de imagem GrabCut. Veja a amostra grabcut. cpp para aprender a usar a função. Thresholding Este artigo é sobre limiar de imagem e suas diferentes funcionalidades disponíveis no OpenCV. O Thresholding converte uma imagem de escala de cinza em uma imagem binária (a maior parte do tempo). É altamente útil para a segmentação da imagem, criando marcadores, máscaras etc. Limiar simples Aqui, a matéria é em linha reta. Se o valor do pixel for maior que um valor arbitrário, é atribuído um valor (pode ser branco), caso contrário, é atribuído outro valor (pode ser branco). A função utilizada é threshold (). O primeiro parâmetro é a imagem de origem, que deve ser uma imagem em escala de cinza. O segundo param é o valor de limiar que é usado para classificar os valores de pixel. O terceiro param é o maxVal que representa o valor a ser dado se o valor do pixel for mais do que (às vezes menor que) o valor do limiar. OpenCV fornece diferentes estilos de thresholding e decidiu pelo quarto parâmetro da função. Diferentes tipos são: cv2.THRESHBINARY cv2.THRESHBINARYINV cv2.THRESHTRUNC cv2.THRESHTOZERO cv2.THRESHTOZEROINV Duas saídas são obtidas. O primeiro é um retval que vou explicar mais tarde. A segunda saída é a nossa imagem de thresholded. Limiar Adeptivo Na seção anterior, usamos um valor global como valor de limiar. Mas pode não ser bom em todas as condições onde a imagem tem diferentes condições de iluminação em diferentes áreas. Nesse caso, vamos para o limiar adaptativo. Nesse sentido, o algoritmo calcula o limiar para uma pequena região da imagem. Assim, obtemos limiares diferentes para regiões diferentes da mesma imagem e nos dá melhores resultados para imagens com iluminação variável. Ele tem três parâmetros de entrada 8216special8217 e apenas um parâmetro de saída. Método Adaptativo - Decide como o valor do thresholding é calculado. Cv2.ADAPTIVETHRESHMEANC. Valor de limiar é a média da área de vizinhança. Cv2.ADAPTIVETHRESHGAUSSIANC. Valor de limiar é a soma ponderada dos valores de vizinhança onde os pesos são uma janela gaussiana. Tamanho do bloco - Decide o tamanho da área do bairro. C - É apenas uma constante que é subtraída da média ou média ponderada calculada. Abaixo pedaço de código compara thresholding global e thresholding adaptável para uma imagem com iluminação variável. Otsu8217s Binarização Na primeira seção, eu disse que há um segundo parâmetro retVal. Seu uso vem quando vamos para Otsu8217s Binarization. Então, o que é essa coisa No thresholding global, usamos um valor arbitrário para o valor do limiar, certo Então, como podemos saber que um valor que selecionamos é bom ou não Answer is, trial and error method. Mas considere uma imagem bimodal. Para essa imagem, podemos aproximadamente ter um valor no meio desses picos como valor limiar, à direita. Isso é o que a binarização Otsu faz. Assim, em palavras simples, ele calcula automaticamente um valor de limiar do histograma de imagem para uma imagem bimodal. (Para imagens que não são bimodais, a binarização não será precisa.) Para isso, nossa função cv2.threshold () é usada, mas passa uma bandeira extra, cv2.THRESHOTSU. Para o valor limiar, basta passar zero. Em seguida, o algoritmo encontra o valor de limite ideal e retorna você como a segunda saída, retVal. Se o thresholding de Otsu não for usado, retVal é igual ao valor de limite que você usou. Confira abaixo o exemplo. A imagem de entrada é uma imagem barulhenta. Primeiro eu apliquei thresholding global para um valor de 127. Então eu apliquei Otsu8217s thresholding diretamente. Posteriormente, filtrei-o com um kernel gaussiano 5x5 para remover o ruído, depois apliquei limiar de Otsu. Veja como a filtragem de ruído melhora o resultado na figura fig: thresh 3. Como funciona a Binarização Otsu8217s Isso é muito simples. Uma vez que estamos trabalhando com imagens bimodais, o algoritmo Otsu8217s tenta encontrar um valor de limiar que minimiza a variância ponderada dentro da classe dada pela relação: sigmaw2 (t) q1 (t) sigma12 (t) q2 (t) sigma22 Q1 (t) soma P (i) quádruplo quádruplo q1 (t) soma P (i) mu1 (t) soma fração quádruplo quádruplo quad mu2 (t) soma fração sigma12 (t) soma i-mu1 Então, nosso plano é encontrar o valor de t que minimiza a equação eq: otsu e pode ser feito simplesmente em Numpy da seguinte forma: (Existem algumas otimizações disponíveis para Este algoritmo e que é deixado para as pessoas interessadas.) Então thats para hoje. É um tutorial simples e básico. EUR / AUD 1.47111 20:30 05.10 AUD / USD 0.76188 20:30 05.10 AUD / JPY 78.881 20:30 05.10 USD / CHF 0.97414 20:30 05.10 USD / CAD 1.31794 20:30 05.10 GBP / CHF 1.24178 20:30 05.10 EUR / CAD 1.47714 20:30 05.10 TOYOTA (EUA) 117.060 20:00 05.10 SONY 32.935 20:00 05.10 FORD 12.495 20:00 05.10 ÓLEO-DEC16 (WTI CRUDE) 49.735 20:00 05.10 PRATA 17.768 20 : 00 05.10 GOLD 1266.463 20:00 05.10 ALIBABA 107.010 20:00 05.10 APPLE 113.035 20:00 05.10 NZD / USD 0.71679 20:00 05.10 BANCO AMERICANO 16.110 20:00 05.10 EUR / AUD 1.47150 20:00 05.10 CAD / JPY 78.575 20 : 00 05.10 AUD / USD 0.76147 20:00 05.10 AUD / JPY 78.873 20:00 05.10 NIKE 52.115 20:00 05.10 MICROSOFT 57.64 20:00 05.10 OURO CONTRA ÓLEO 24.4631 20:00 05.10 AMAZÔNIA VS NETFLIX 7.94533 20:00 05.10 LINKEDIN VS TWITTER 7.7321 20:00 05.10 FACEBOOK VS TWITTER 5.16650 20:00 05.10 ALFABETO VS BAIDU 4.17265 20:00 05.10 AMAZON VS EBAY 26.2682 20:00 05.10 Início Negociação Hoje Disclaimer Expiry Rate Regras Termos Condições Termos de bónus Condições Política de privacidade Disclaimer: Opções binárias e forex trading Envolvem riscos. Modelo de Negócio e Ganhos: Os resultados dependem da escolha da direção correta do preço de um ativo, a partir do preço de exercício, pelo período de validade selecionado. Uma vez que uma negociação é iniciada, os comerciantes recebem uma tela de confirmação mostrando o ativo, preço de exercício, a direção escolhida (CALL ou PUT) eo montante do investimento. Quando solicitado por esta tela, comércios iniciará em 3 segundos, a menos que o comerciante pressiona o botão cancelar. Beeoptions oferece a opção mais rápida expira disponível para o público e as transações podem ser tão rápidas quanto 15 minutos em opções binárias normais e tão rápido quanto 60 segundos na plataforma de 60 segundos. Embora o risco ao negociar opções binárias é fixado para cada comércio individual, os comércios são ao vivo e é possível perder um investimento inicial, especialmente se um comerciante optar por colocar todo o seu investimento para um único comércio ao vivo. É altamente recomendável que os comerciantes escolham uma estratégia de gestão de dinheiro adequada que limita o total de negociações consecutivas ou investimento total em circulação.