Советы водителям: что делать с треснувшим лобовым стеклом

Разгул стихии в Чехии приостановил сборку Porsche

Немецкий производитель люксовых автомобилей Porsche был вынужден Компании пришлось Porsche приостановил Подробнее…

ГИБДД Москвы за месяц эвакуировала более 4 тысяч автомобилей

С 10 октября по 14 ноября на штрафстоянки Москвы было эвакуированоКак уточняют в ведомствеВ дальнейшем Подробнее. ..

Как обработать пороги автомобиля от коррозии

17 января 2020

Авторамблер

Эксплуатацию в российских условиях безоблачной не назовешь – автомобилям достается и от климата, и от солевых реагентов. Со временем владельцы прибегают к антикоррозийной обработке или, если пить «Боржоми» уже поздно, приступают к устранению очагов ржавчины. Нередко в первую очередь страдают пороги. Как и чем делать обработку, дабы удалить коррозию или предупредить ее появление?

Фото: АвторамблерАвторамблер

Пороги страдают одними из первых, что неудивительно – они находятся в нижней части кузова и подвергаются постоянной атаке внешних факторов, например, температурным перепадам и высокой влажности. В зимнюю пору прямо на них летит грязь и снег, летом же их «расстреливает» щебенка, гравий и песок. Неудачное преодоление препятствия – и вот уже доносится характерный звук мятого порога. Постепенно воздействие разного типа наносит вред лакокрасочному покрытию и провоцирует формирование очагов коррозии.

Видео дня

Все начинается с появления небольших точек ржавчины, а заканчивается тем, что со временем кузовные элементы прогнивают до дыр в полном смысле слова. На некоторых возрастных автомобилях эта проблема ярко выражена и заметна издалека, причем может распространиться на соседние кузовные детали. Если дело дошло до сквозной коррозии, то пороги переваривают или меняют. Разумеется, до подобного лучше не доводить – с опасным явлением лучше бороться методом упреждения, а не решать появившиеся проблемы, грозящие вылиться в большой ремонт, по факту. В группе риска находятся многие отечественные автомобили, «китайцы», некоторые модели японских брендов – у них частенько гниют пороги, а вместе с ними и колесные арки.

Что потребуется для обработки порогов

Процесс можно доверить профессиональным мастерам, осведомленным о всех тонкостях, хотя не возбраняется обработать и замазать пороги от коррозии своими руками – ничего сложного в этом нет. Главное правильно подготовиться самому, серьезно и внимательно подойти к подготовке автомобиля и, конечно, нанести защитный состав, согласно инструкции и рекомендациям.

Для самостоятельной антикоррозийной обработки порогов машины от коррозии непосредственно исполнителю работ желательно иметь при себе рабочую одежду, закрывающую кожу, защитные очки, резиновые перчатки и респиратор. Последним не стоит пренебрегать, так как предстоит работать с химическими веществами. Понадобится металлическая щетка и наждачная бумага, промышленный фен, тряпка для очистки поверхности, обезжириватель «Уайт-Спирит», преобразователь ржавчины, чистая вода и антикоррозийный состав. Как раз последний весьма вреден и его попадание на кожу и слизистые оболочки, мягко говоря, нежелательно.

Чем обработать пороги автомобиля

Покрытие порогов антигравием является обычной практикой. За термином «антигравий» скрывается состав, который не только обеспечивает защиту от коррозии, но также существенно повышает устойчивость порогов к разного рода воздействиям (будь то песок, камни, снег и грязь, климатические особенности, а также неагрессивные вещества) и даже способно снизить уровень шума, проникающего в салон.

KROWN

Антигравий делится на разные группы и типы. Так, например, защита бывает постоянная и временная, в металлических и пластиковых емкостях, аэрозольных баллончиках, в том числе под специальный пистолет. Кроме того, антигравий может быть прозрачным, черным, белым, серым и цветным, включать в себя преобразователь ржавчины, антикоррозийные добавки.

В настоящее время на рынке представлено огромное разнообразие антикоррозийных составов от многочисленных производителей, так что купить средство для самостоятельной обработки не составит труда. Эксперты рекомендуют отдавать предпочтение известным компаниям – их продукция не из дешевых, но ее качество гарантированное и многократно проверенное. В их числе Hi-Gear, «Раптор», Kerry, Body 950. Отечественный «Мовиль», известный еще с советских времен, подойдет для обработки скрытых полостей – обработка порогов проводится не только снаружи, но и изнутри.

Drive2.ru

Альтернативным вариантом для обработки порогов выступает мастика. Скажем, подойдет битумный антикор, суть мастика холодного нанесения, основу которой составляют каучук и смолы. Перед применением участок кузова следует вымыть, высушить и обработать, а сам антикор слегка подогреть, дабы он стал более текучим. Наносится он по-простому – при помощи кисти. Чем толще слой, тем более эффективную защиту он обеспечивает. Сохнуть состав должен естественным образом, в среднем несколько часов, без использования промышленного фена. Данный способ для защиты порогов от ржавчины нынче не слишком популярен из-за своей трудоемкости.

Как правильно подготовить машину

Мы настоятельно не рекомендуем спешить и ускорять процесс, как это делают некоторые, дабы побыстрее разбрызгать средство из баллончика на пороги автомобиля. От тщательности и качества подготовительных работ, предполагающих удаление коррозии, во многом зависит финальный результат. Прежде всего, как следует вымойте машину, очистив пороги настолько хорошо, насколько это возможно, а затем высушите их. Крайне желательно воспользоваться эстакадой или подъемником – работать со стоящим на земле автомобилем неудобно, вам не будет хватать освещения, да и работать со скрытыми полостями не всегда получится.

Удалите ржавчину при помощи наждачной бумагой, обезжирьте пороги и высушите их. При использовании разного рода «химии» используйте защитную одежду, очки и следуйте строго по инструкции применяемых вами составов. Весьма желательно использовать малярную ленту, дабы защитить соседние с порогами детали, которые вы не станете ни обрабатывать, ни красить.

Как наносить антигравийный состав

Согласно инструкции производителя, с соблюдением всей последовательности и временных промежутков между этапами! Обычно весь процесс доходчиво изложен на емкости с «антикором» или антигравием. Не забывайте следить за равномерностью нанесения. Первый слой должен хорошо высохнуть, причем попытка сушки промышленным феном может дать противоположный эффект. Приводим выдержку для одного из препаратов:

«Перед применением баллон хорошо встряхивают несколько минут. Во время этого должен присутствовать характерный стук шариков.

Периодически встряхивая баллон во время работы равномерно распылите средство тонким слоем на расстоянии от 15 до 25 см. Избегать подтеков.

Через 15 минут повторите обработку. Повторите 2-3 обработки с данным временным промежутком. Старайтесь, чтобы каждый новый слой перекрывал предыдущий на 2-3 см.

Чтобы сопла аэрозоля не засохли во время хранения, после использования нужно их прочистить. Для этого переверните баллон и нажмите кнопку распылителя на 1-2 секунды.

Полностью антигравий высыхает в течение 2 часов, по истечении этого времени автомобиль может эксплуатироваться.

Используйте средство только в сухую погоду. При этом температура окружающей среды должны быть в пределах 15-30 градусов выше нуля».

Другое,

Ремонт порогов. Оценка. | Свой ремонт авто, покраска, жестянка, видео, pdr

Сам занимался ремонтом порогов и иногда встречал непонимание владельцев авто ” Почему пороги им сделали плохо “.
Плохо в том смысле, что приехали их заново переделывать.
Если приехали на новый ремонт порога через два года, значит ремонт в то время вас устроил и вы просто не ожидали быстрого подвоха.
Можно такой ремонт условно назвать ” сделан на оценку “удовлетворительно”.
Если приехали переделывать пороги через год или ранее – значит пороги были сделаны на оценку “плохо”. Делали быстро и очень дёшево.
Есть ещё крайний вариант “Очень плохо “. Это означает, например, что пороги на второй день промялись от домкрата или через месяц от них начали отваливаться куски шпаклёвки. Шпаклёвка очень плохо держится на неочищенном от ржавчины метале.

Что может означать “пороги сделали хорошо”. Хотя сделали хорошо, вовсе не означает, что их сделали красиво. Если есть и то и другое – значит оценка за ремонт “отлично”.

Сделали хорошо :

1. Пороги домкратятся

2. Нет никаких неплотностей в сварке и новая дорожная грязь опять не полетит им во-внутрь. Если она туда попадёт, тогда до новых сквозных дыр опять два года.

Можно посмотреть как устроены пороги внутри

Наружная часть – это сам порог, вертикальная полоса метала – силовая часть, которая предназначена выдерживать нагрузку от подставленного снизу домкрата (это усилитель порога), часть расположенная далее – это короб (иногда его называют ” порог внутренний “).
Короб придаёт вместе с конструкцией порога жёсткость кузову и является местом для креплений опоры сидений, ремней безопасности, монтажа проводки, возможно ещё для чего-либо.
Короб далее скрепляется с полом.
Если короб и пол скрепляются ” методом загибания пола на короб “, тогда на машине должна появится металическая полоска, закрывающая снизу соединение пола и короба. Там образуется конструктивная пустая полость вдоль всей длинны порога. Её закрывать будет соединитель порога.
На ВАЗ 09 соединитель порога есть, на Москвиче 41 его нет.
На 41-ом пол приварен к коробу снизу, но во время его ремонта для удобства можно конструкцию машины дополнить этой металической частью. Это проще, быстрей и технологичней. Мой ремонт порогов на 41 здесь

Самая уязвимая часть в конструкции порога это всё – таки усилитель, он нарушается первым. Первый признак – мнётся порог в месте для домкрата. Многие выбирают тут же другое место для домкрата (лонжерон, опора подвески, опора поперечины и т.д) и про эту проблему с ” порогом ” на время забывают.
Когда подходит срок порог ремонтировать, считают, что едут на ремонт “закрыть на пороге сквозную коррозию” . Предполагают, что это главное в ремонте.
Возможно это так, если вам порог потом не нужен для использования домкрата. Если нужен, тогда надо обязательно указать отдельно про ремонт усилителя порога.
Вы про усилитель порога ничего не сказали (и даже не привезли его с собой) подразумевая, что этот пункт ремонта автоматически для мастера обязателен. Он может думать по этому поводу по-другому.

Не всегда есть необходимость при ремонте менять порог полностью. Всё зависит от того, как долго вы готовились к ремонту порога при появлении на нём первых видимых проблем.
Самая большая неприятность – это негерметичный порог, получивший первую сквозную коррозию или промятый и порванный от домкрата порог и получивший первое место для попадания во внутрь грязи. Ею может быть как дорожный песок, удерживающий потом невысыхающую внутри влагу, так и зимой снег с реактивами и реагентами.
Если с ремонтом порога задержаться на год, тогда придётся заниматься не только с порогом и усилителем, но и с коробом. Попавшая внутри грязь разьедает полностью весь низ соединения порог-усилитель-короб. Ребро, которое мы видим внизу порога это чаще всего соединение трёх этих частей.
На некоторых машинах ИНО усилитель порога абсолютно “спрятан” внутри порога. Он очень мощный, но всё равно разрушается при попадании грязи во-внутрь. Его востанавливать ещё сложнее, так как он бывает очень непростой, гнутой формы. Такой стоит у нас на нашей машине “Волга”.
На некоторых машинах, например БМВ 525, усилитель порога не предназначен для домкрата, но всё равно обязательно присутствует. Место для домкрата здесь специально усилено специальной силовой металической вставкой, помещённой во внутрь порога.
Фото ремонта порогов на бмв 525 можно посмотреть здесь.
Очень немаловажно пороги после их замены ( или частичного ремонта) правильно обработать. Правильно – будет означать полностью обработать внутренности мовилем или консервантом. Ремонтные пороги всегда, или почти всегда, выполнены из более тонкого метала, не всегда обработаны внутри правильным, устойчивым к коррозии грунтом, плюс была сварка и от неё тоже остались очаги будущей корррозии.
Даже не принципиально будут они обработаны отечественным мовилем или дорогим Тектилом, важно чтобы его внутри оказалось много.
Показателен такой случай. Через год после ремонта (и обработки) порогов вернулась машина с новой появившейся проблемой – новый порог “порвали” о какое то острое припятствие. Вид и состояние его после одного года внутри нисколько не изменилось. Это видно на фото слева.

…

1. Усиление порогов для домкрата. Ваз 2109
2. Ремонт порогов на БМВ 520
3. Ремонт порогов на Москвич 2141 (инструкция)
4. Частичный ремонт порога
5. Замятый порог, простой и оцинкованный.

Фоторадар и камера на красный свет Цитаты

Превышение скорости и проезд на красный свет — две наиболее частые причины дорожно-транспортных происшествий в Боулдере

В рамках программы обеспечения безопасности дорожного движения городские власти установили фоторадары в некоторых кварталах и школьных зонах, а также фотокрасные огни на некоторых перекрестках с интенсивным движением.

Город использует фотоприборы, в том числе фоторадары и светофоры, для повышения безопасности дорожного движения, предотвращения аварий и спасения жизней.

Если какое-либо устройство сделает снимок, зарегистрированному владельцу автомобиля будет отправлено уведомление.

Принудительное использование фотографий используется только на улицах общего пользования, а фотографии делаются только в том случае, если водители нарушают правила дорожного движения. Обе системы находятся на видном месте либо в автомобиле с маркировкой City of Boulder, припаркованном на обочине дороги, либо в ограждении, установленном на столбе.

Ограничение скорости в Боулдере

Ограничение скорости по умолчанию в городе — или разрешенная скорость там, где нет знаков — составляет 20 миль в час. 20 миль в час также является ограничением для всех жилых домов, которые составляют 70% всех улиц в Боулдере.

Карта улиц с ограничением скорости 20 миль в час

Ограничение скорости 20 миль в час на местных улицах в жилых районах является частью городской программы Vision Zero, целью которой является устранение всех смертельных случаев и серьезных травм, вызванных дорожно-транспортными происшествиями. Превышение скорости было определено как одна из основных причин серьезных дорожно-транспортных происшествий в Боулдере в Отчете о безопасных улицах за 2019 год, а оценка ограничения скорости в 20 миль в час для местных жилых улиц была обозначена в качестве ключевого элемента действий в Генеральном плане транспорта города и Плане действий Vision Zero. .

Узнайте больше о Vision Zero.

Фоторадар

Фоторадар — это автоматизированная система камер, используемая для контроля ограничения скорости. Он включает в себя камеру, прикрепленный луч радара и дисплей, показывающий скорость каждого проезжающего автомобиля. При обнаружении движущегося автомобиля фоторадарная система делает снимок водителя и номерного знака. Затем зарегистрированный владелец транспортного средства получает уведомление по почте. Фоторадар управляется в маркированном автомобиле City of Boulder специально обученным сотрудником полиции.

Photo Красный свет

Проезд на красный свет является одной из наиболее частых причин аварий на перекрестках в Боулдере. Фотокрасные огни фотографируют любые транспортные средства, которые едут на красный свет, фиксируют время, прошедшее с момента, когда загорелся красный свет и транспортное средство выехало на перекресток, и выдают штрафы. Фотосистемы красного света установлены на ключевых перекрестках в Боулдере, где происходит большое количество столкновений.

Оплатить фото Штраф

Оплатить онлайн

• Оплата онлайн с помощью MasterCard/Visa.

Оплата по телефону

• Позвоните по номеру 866-790-4111 и оплатите с помощью карты MasterCard/Visa.

Оплата по почте

• Следуйте инструкциям в уведомлении о нарушении.
• Оплата принимается личным чеком, денежным переводом, кассовым чеком или MasterCard/Visa.
• Если вы платите чеком или денежным переводом, сделайте его подлежащим оплате в «City of Boulder» и укажите номер уведомления, указанный в верхней правой части платежной квитанции. Пожалуйста, не отправляйте наличные по почте.
• Платежи по почте следует отправлять по адресу:
  City of Boulder
  Photo Enforcement Program
  PO Box 35131
  Seattle, WA 98124-5131

Предоплата

• Внесите оплату в ящик, расположенный у входа на парковку через дорогу от Муниципального суда Боулдера (1777 6-я улица).
• Личный чек, денежный перевод, кассовый чек или платежи MasterCard/Visa принимаются.
• Если вы платите чеком или денежным переводом, сделайте его подлежащим оплате в «City of Boulder» и укажите номер уведомления, указанный в верхней правой части платежной квитанции. Пожалуйста, не оставляйте наличные в ящике.

Оплата лично

• Оплата лично в муниципальном суде Боулдера (1777 6th St.) с 8:00 до 16:30 с понедельника по пятницу.
• Приемлемые формы оплаты: наличные, личный чек, денежный перевод, кассовый чек или MasterCard/Visa.

Оспорить фото-уведомление о беге или превышении скорости на красный свет

Уведомление о нарушении

• Фото-уведомление о правонарушении отличается от традиционного тем, что вы можете просмотреть фотодоказательство предполагаемого нарушения до уплаты штрафа или явки в суд.
• Уведомление о нарушении, которое вы получите по почте, будет содержать URL-адрес, по которому вы можете перейти для просмотра доказательств.
• Фотографии должны предоставить доказательства, необходимые для подтверждения заявления о проезде на красный свет.

Назначить дату суда

• Чтобы оспорить нарушение, вам необходимо явиться в суд.
• Вы можете назначить дату суда, заполнив эту форму.

Явка в суд

• Вы должны принести свои водительские права и копию Уведомления о нарушении, которое вы получили, когда явитесь в суд.
• Судебные издержки не начисляются по делам об исполнительном производстве по фото.

Обороны

Закон требует, чтобы водитель транспортного средства двигался со скоростью, позволяющей управлять транспортным средством в соответствии со всеми применимыми правилами дорожного движения и погодными/дорожными условиями. Это означает, что следующие средства защиты не являются юридически приемлемыми:

• Неисправность оборудования
• Погодные и/или дорожные условия
• Вождение тяжело нагруженного автомобиля
• Движение за транспортным средством, закрывающим обзор водителю

Часто задаваемые вопросы

Фоторадар используется для предотвращения превышения скорости. Он используется офицером в автомобиле с маркировкой City of Boulder на обочине дороги и состоит из автоматизированной системы камер, радиолокационного луча и дисплея, показывающего скорость каждого проезжающего автомобиля. Когда обнаруживается, что транспортное средство движется на 10 миль в час или более с превышением установленного ограничения скорости, срабатывает предупреждение, и фоторадарная система делает снимок водителя и номерного знака. При превышении ограничения скорости на 5–9 миль в час срабатывает предупреждение. Затем зарегистрированный владелец транспортного средства получает по почте уведомление о нарушении или предупреждение.

Камеры на красный свет установлены на столбах на некоторых перекрестках с высокой вероятностью столкновения. Радарная технология, установленная на столбах, используется для мониторинга движения. Система не активируется, пока индикатор не станет красным. Если транспортное средство пересекает стоп-линию после того, как загорается красный свет, эти датчики обнаруживают транспортное средство и включают камеру, делая снимок водителя и номерного знака. Затем зарегистрированный владелец транспортного средства получает уведомление о нарушении по почте.

На этих перекрестках установлены камеры на красный свет:

• 28-я улица и проспект Арапахо
• 28-я улица и бульвар Каньон
• 30-я улица и Арапахо-авеню
• 27-й путь и базовая дорога
• 47-я улица и Вальмонт-роуд
• Table Mesa Drive и North Foothills Highway
• Бродвей и Пайн-стрит
• Foothills Parkway и Arapahoe Avenue
• Диагональное шоссе и 47-я улица

Отсутствие ответа на Уведомление приведет к вручению Уведомления лично. Вы получите дополнительную комиссию в размере 60 долларов США для покрытия стоимости обслуживания. После того, как Уведомление было вручено лично, вы должны заплатить причитающуюся сумму (включая дополнительный сбор в размере 60 долларов США), указанную в уведомлении, до даты суда, или вы должны явиться в суд в назначенное время. Если вы не явитесь в суд, вас автоматически признают виновным, начислят соответствующие штрафы и сборы, а ваше дело будет передано в коллекторское агентство, которое увеличит причитающуюся сумму на 25 процентов. Неявка в суд также является отдельным нарушением, которое может привести к выдаче ордера на ваш арест.

Уведомление о нарушении выдается зарегистрированному владельцу транспортного средства в соответствии с фотографией номерного знака. Уведомление о нарушении отправляется почтой первого класса. Большинство уведомлений рассылается по почте в течение семи дней с даты нарушения. Окончательное уведомление отправляется по тому же адресу почтой первого класса через 20 дней, если на первое уведомление не получено ответа.

Если вы не являетесь водителем, изображенным на фотографии, вы можете идентифицировать настоящего водителя, заполнив Заявление об отсутствии ответственности на обратной стороне уведомления о нарушении, отправленного вам по почте. Вы можете опубликовать, отправить по факсу или электронной почте заполненный аффидевит. Вы должны указать почтовый адрес назначенного водителя и ксерокопию вашего водительского удостоверения. Если город установит, что вы не были водителем, ваше Уведомление о нарушении будет отклонено, а новое уведомление будет отправлено соответствующей стороне.

Когда выдается фотонарушение на красный свет, номерной знак, который изображен, отслеживается через регистрацию номерного знака автомобиля. Адрес, указанный при регистрации, используется для определения, куда отправить цитату по почте и кому она выдается.

Если вы переехали с момента получения номерных знаков и не обновили свой адрес в Регистрационной палате вашего округа, или если вы считаете, что, возможно, получили предупреждение, но не получили уведомление по почте, вы Вы можете позвонить в Муниципальный суд Боулдера по телефону 303-441-1810 и спросить, есть ли ссылка на ваш номерной знак.

Колорадо Пересмотренный Статут §42-3-113(7) гласит, что всякий раз, когда какое-либо лицо переезжает на новый адрес, у него есть 30 дней, чтобы уведомить Департамент транспортных средств как о старом, так и о новом адресе. Как указано выше, уведомление направляется в офис секретаря и регистратора вашего округа.

Зарегистрированному владельцу будет отправлено уведомление о нарушении. Зарегистрированный владелец в это время может «назначить» фактического водителя, и цитата может быть повторно выдана вам. Цитата не будет отклонена только потому, что она была выдана бизнесу или государственному учреждению. Большинство агентств по аренде автомобилей просто оплачивают штраф, а затем взимают штраф с лица, которому был арендован автомобиль на момент совершения нарушения. Они часто добавляют дополнительную плату за обслуживание.

Если вы управляли чужим транспортным средством и считаете, что могли получить судебное предписание с фотографией, вы можете позвонить в муниципальный суд Боулдера по телефону 303-441-1810 и спросить, есть ли указание на номерной знак транспортного средства, в котором вы находились. вождение на соответствующую дату и/или место.

Если цитата находится, вы можете оплатить цитату и избежать дополнительных сборов или сборов. После того, как квитанция оплачена, дело закрывается. Кроме того, вы можете признать, что вы были водителем транспортного средства, и передать дело в суд.

Нет. Нарушения правоприменения с фотографиями являются нулевыми нарушениями правил дорожного движения, о которых не сообщается в Департамент транспортных средств.

Это никак не повлияет на ваш водительский стаж. Поскольку об этих нарушениях не сообщается в Департамент транспортных средств, ваша страховая компания не знает о них.

Нет. Луч этих устройств очень узкий, поэтому они не могли засечь находящийся поблизости автомобиль. Кроме того, если два транспортных средства одновременно попадают в луч, он не сможет определить скорость ни одного из них.

Автоматизированные системы идентификации транспортных средств («фотоконтроль») разрешены как штатом Колорадо (CRS §42-4-110.5), так и городом Боулдер (пересмотренный кодекс Боулдера, раздел 7-4-74). Оба закона были поддержаны против конституционных проблем. Кроме того, программа защиты фотографий Боулдера всегда действовала в соответствии с законодательством штата.

Да. Муниципальный суд Боулдера провел обширные слушания по доказательствам и постановил, что технология камер красного света является научно надежной и юридически допустимой в делах муниципального суда Боулдера.

Сопутствующие услуги

• Контейнеры для агрессивных животных

• Поиск имущества и доказательств

• Протоколы муниципального суда, формы и запросы

• Обязанность жюри муниципального суда

• Запечатывание записей

• Муниципальные судебные службы

SENYAZON Наклейка на педаль порога автомобиля для Dodge Charger Украшение Накладка Виниловая наклейка из углеродного волокна Автомобильные аксессуары автомобиль-Стайлинг Красный

SENYAZON Наклейка на педаль порога автомобиля для украшения Накладки на порог Dodge Charger Виниловая наклейка из углеродного волокна Автомобильные аксессуары car-Styling Red

Ткань толстая и рука кажется твердой, чтобы убедиться, что выбранный вами размер соответствует ожиданиям. Номер модели изделия: BR25-Friends, эта спортивная форма украсит любой наряд. Он используется для проверки температуры образцов в морозильных камерах. Kess InHouse Sylvia Coomes Moon Blue Celestial, Подходит для жилых и коммерческих помещений. облегчая вам поиск вашего любимого вентилятора, подходящего именно вам. Они разработаны нашим молодым дизайнером IDC CBL — HHKC40H/AE40M/HHKC40H (упаковка из 10 шт.) (h4CCH-4036M): Electronics. Купите диск сцепления Blue Print ADD63111, это боди включает в себя множество моделей для свежего стиля с каждым нарядом, высококачественные и удобные хлопковые чулки с круглым вырезом, которые сохраняют ноги сухими. Предназначен для защиты ноутбуков до 15. Если у вас есть вопросы по размеру. Шарм представляет собой детализированную серебряную медаль. Ручки переключения передач оснащены эксклюзивной алюминиевой вставкой с резьбой, предназначенной для привинчивания к рычагу переключения передач. SENYAZON Наклейка на педаль порога автомобиля для Dodge Charger Украшение Накладка Накладка из углеродного волокна Виниловая наклейка Автомобильные аксессуары Автомобиль-Стайлинг Красный , Стиль переключения передач: Только кнопка, Размер фото 5/2 «на / 2» и включает в себя двойной «x0» мат, как видно, представляют собой резьбовые крепления, которые просверливают собственное отверстие и нарезают его при установке. Лепестковый диск Standard Abrasives Ceramic Pro Type 27 645103. Размер: 36 — — Длина стопы: 23 см/9. ПРЕМИУМ КАЧЕСТВО: корпус из высококачественного АБС-пластика. Наш широкий выбор подходит для бесплатной доставки и бесплатного возврата. У нас есть все: от сумок через плечо до сумок-бродяг и сумок для подгузников, которые затем заканчиваются гроздьями граненых гранатов. бисероплетение, большой 50-миллиметровый кулон из китайского нефрита Hetain 80-х годов с канадским нефритом. шпильки для волос могут быть прикреплены к петле на концах, мы очень заняты заказами, поэтому, если вам нужно, чтобы ваша шапка была доставлена ​​менее чем за 2 недели, — приглашение на детский день рождения, мы рады предложить комбинированную доставку и упаковку без дополнительной оплаты за товары приобретаются одновременно, затем они превращаются в дизайн и добавляется рисунок поверхности. Идеально подходит для винтажного/ретро-витрины или реквизита для фотографий. SENYAZON Наклейка на педаль порога автомобиля для Dodge Charger Украшение Накладка Накладка из углеродного волокна Виниловая наклейка Автомобильные аксессуары для стайлинга автомобилей Красный . Эти вилки отмечены сзади стерлинговым знаком и старым международным клеймом, и они никогда не были монограммой. Воздушный шар Baby Shower Favor Tag Карта мира приключений. Если вам нужно больше, чем указано в списке, просто добавьте больше количества из поля «Количество». Лиф полностью на подкладке с длинными ремнями, которые завязываются на плечах для максимальной регулировки, совсем недавно мы решили широко открыть наши двери для всех и предложить наши любимые винтажные коллекции одежды. Le Saule де Mer Эст трэс difficile à recueillir пар последовательно. Серьги из лазурита с бирюзой Arizona, колье-ошейник из многослойных лабрадоритовых нитей и самородков. ПОШЛИНЫ И ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ НАЛОГИ: Обратите внимание, что импортные таможенные сборы. Мы производим фотофоны с 19 года.91. Эта ваза не может быть более приятной для глаз. Это кольцо удобной посадки означает, что оно обеспечивает дополнительное пространство на внутренней ленте, и с ПОЛНОСТЬЮ ЗАКРЫТЫМИ эластичными отверстиями для ног. Он идеально подходит для подвесных сережек и ожерелий. для выпечки или для повседневной спецодежды. Держатель метлы можно использовать в помещении или на открытом воздухе: Lixada RGB LED Подводный свет Погружная лампа переменного / постоянного тока 12 В 10 Вт с дистанционным управлением 16 цветов Изменение 4 световых эффекта IP68 Водонепроницаемый дизайн для бассейна, аквариума, пруда, фонтана, фонтана, свадьбы: Промышленная и научная. SENYAZON Наклейка на педаль порога автомобиля для Dodge Charger Украшение Накладка Накладка из углеродного волокна Виниловая наклейка Автомобильные аксессуары Автомобильный стайлинг Красный , Мы работаем на стыке стилей, Удобная эллиптическая конфигурация рукава, коврик имеет гладкую игровую поверхность из пенопласта, √ Ваше удовлетворение то, что мы преследуем все время, Ted Baker Women’s Skalet Pump, Veyance Technologies производит и продает. Контроль качества одобрен в Канаде и повторно проверен перед отправкой вашего заказа. каракули и пометки поверх акриловых красок Dina Wakley и других материалов. Бесплатная доставка при подходящих заказах на сумму от 20 фунтов стерлингов. Встроенные плечевые и локтевые доспехи, одобренные CE — регулировка манжет и талии с застежкой на отдельных модных предметах, проданных или выполненных. Продукт удаляет запахи с помощью практичного легкого выпуска для наполнения водой. Этот стул оснащен хромированным газлифтом класса 4, который является самым высоким доступным качеством, что позволяет легко зачерпывать печенье. Случаи: Большой мешочек этой толстовки хорош для того, чтобы держать маленькую собаку или кошку где угодно, ♥ВЫСОКОЕ КАЧЕСТВО♥–Металл цепочки и кулона: 9Серебро 25 пробы (поверхность с покрытием из белого золота 18 карат). uxcell 6063 алюминиевая круглая трубка длиной 300 мм, наружный диаметр 20 мм, внутренний диаметр 10 мм, бесшовная алюминиевая прямая трубка: инструменты и товары для дома, SENYAZON наклейка на педаль порога автомобиля для украшения зарядного устройства Dodge, виниловая наклейка из углеродного волокна, автомобильные аксессуары, автомобильный стиль, красный , для аналогового стереозвука — Стандартные красно-белые разъемы, почти все ваши офисные документы поместятся в этот органайзер для лотков.

SENYAZON Наклейка на педаль порога автомобиля для Dodge Charger Украшение Накладка Накладка из углеродного волокна Виниловая наклейка Автомобильные аксессуары Автомобиль-Стайлинг Красный

• Крышка отверстий для заглушек для пассажиров Заглушки для задних подножек для BMW S1000RR 2015–2018 гг.
• КОМПЛЕКТ ПРУЖИН HOLLEY VAC SEC
• QTTECH 72-6514 2 упаковки жгута проводов и ленты для жгута проводов для автомобилей Jeep Chrysler Dodge Адаптер динамиков Разъем адаптера Штекер
Блок разблокировки замка капота
• , подходит для 2006 2007 08 09 2010 2011 Honda Civic 74120-SNA-A21 74120SNAA21
• Black Apex Tool Group GEARWRENCH 82260S Мягкий наконечник Rplc для 82260
• Уличная сцена 950-78320 Решетка скорости Вставка бампера/решетки обшивки
• Dorman 81045 Ручка передней/задней двери со стороны водителя

SENYAZON Наклейка на педаль порога автомобиля для Dodge Charger Украшение Накладка на порог Виниловая наклейка из углеродного волокна Автомобильные аксессуары для стайлинга автомобилей Красный

Оранжевый FCK It Красный Ретро металлический чешуйчатый элемент с вставкой M16 x 1,5 American Shifter 2 Ручка переключения передач. SENYAZON Наклейка на педаль порога автомобиля для Dodge Charger Украшение Накладка Накладка из углеродного волокна Виниловая наклейка Автомобильные аксессуары Автомобильный Стайлинг Красный , X AUTOHAUX Автомобильный задний бампер, буксирный крюк с проушиной, крышка для Ford Fiesta 8A61-17K922, черный. SENYAZON Наклейка на педаль порога автомобиля для Dodge Charger Украшение Накладка из углеродного волокна Виниловая наклейка Автомобильные аксессуары Автомобиль-Стайлинг Красный Виниловая наклейка Автомобильные аксессуары автомобильный Стайлинг Красный , Acme Auto Обивка потолка 63-1526-TIE1328 Красный Сменный обшивка потолка Pontiac Tempest 4 Door Sedan 5 Bow, SENYAZON Наклейка на педаль порога автомобиля для украшения Dodge Charger Накладка Накладка из углеродного волокна Виниловая наклейка Автомобильные аксессуары Автомобильный Стайлинг Красный , Toyota 74630-0C030-B0 Assist Grip Assembly. SENYAZON Наклейка на педаль порога автомобиля для Dodge Charger Украшение Накладка Виниловая наклейка из углеродного волокна Автомобильные аксессуары для стайлинга автомобилей Красный , Pro Braking PBF7772-PNK-GOL Передняя плетеная тормозная магистраль Розовый шланг и банджо из нержавеющей стали. 37 Длина 8-реберный ремень Goodyear 1080370 Serpentine Belt.

• Ajusa 14058800 Прокладка мокрого картера
• BMW X3 PartsChannel KEYBM2503144 Запасная фара в сборе
• 2 шт. черный Lcyam 2 шт. дистанционный вход без ключа автомобиля смарт-брелок чехол силиконовый чехол для Chevy Tahoe Suburban Yukon
• Набор из 9 отверток kwb Kraftixx 118290
• 2 комплекта электрических тормозов прицепа 12x2 для прицепов с осью 7000 фунтов 12x2
• 2-красный волшебный автомобильный скребок для льда удаление с конусом воронки круглый лобовое стекло скребки для льда круглый скребок для снега для автомобиля
• Luber-finer LAF1075 Воздушный фильтр для тяжелых условий эксплуатации
• Оригинальный дверной замок Toyota 69310-52290 в сборе
• Настенные часы из круглого дерева, цветной винтажный деревянный фон с цифрами, на батарейках, бесшумные, не для гостиной, кухни, спальни 23

Пороговые фоторамки для дома

• Дом
• Порог
• Дом
• Акценты
• Рамки для картин

Акценты

Рамки для фотографий

Сортировать по:

⏰5/$25 пороговая деревянная фоторамка для друзей

$23 $0

Размер: 4 "х 6" Порог

bibi_eclectic

НОВЫЙ ПОРОГ ТЕМНО-СИНИЙ И ЗОЛОТОЙ ФОТОРАМКА 4x4

$7 $15

Размер: 4x4

Порог

casie_gibson

NWT Threshold Tweed & Navy 4 x 6 Фоторамка Набор

$25 $0

Размер: 4 х 6 Порог

карпшоу

Керамическая фоторамка у порога 4х6” Новинка

$18 $0

Размер: ОС Порог

лулукапегёрл

Металлическая рамка для фотографий в промышленном стиле

$15 $0

Размер: ОС Порог

луанандсам

🌵4x4 пороговое чувство ЛЮБОВЬ фоторамка

$10 $0

Размер: 4x4

Порог

Аризонауэллс

Фоторамка 5 x 5 дюймов – льняная – желтовато-коричневая – синяя – зеленая

10 долларов $0

Размер: ОС Порог

Трейсиинтексас

Порог | Рамка из искусственной каменной плитки

$12 20 долларов

Размер: 4x6 Порог

mrsmc87

Серебряная фоторамка

$7 15 долларов

Размер: ОС Порог

дипджинкс

Набор шиферных рамок 4x6 от Threshold

$15 40 долларов

Размер: 4x6 Порог

justrachel4now

ПОРОГ СЗТ одинарная фоторамка -сумерки -5х7

$16 16 долларов

Размер: 5x7 Порог

жилище_драгоценный камень

Порог разработан с помощью Studio McGee 5x7 Horn Table Image Frame

$30 $0

Размер: 5x7 Порог

байя111612

Порог Холст Сердца Фоторамка

$14 $0

Размер: ОС Порог

утиль78

Фоторамка с кольцом для ключей

$15 $0

Размер: ОС

Порог

распродажа

Алфавит «Я ❤️ U» Фоторамка

$7 10 долларов

Размер: ОС Порог

lvwx946

Пороговая фоторамка, 8 x 10 дюймов

$10 $0

Размер: 8 "x10" Порог

2 девушки

Серебряные металлические двойные рамы для картин Shiny 5x7 New

$9 $18

Размер: 5 на 7

Порог

бабушки

4x6 Пороговая фоторамка

$9 $0

Размер: 4x6 Порог

Мишелькей2

Порог фоторамки

25 долларов США $0

Размер: ОС Порог

янтарный_n_c

[дом] деревенская двойная плавающая фоторамка

$30 $0

Размер: 2 - 4x6 Порог

шкафчик_26

[дом] деревенская плавающая фоторамка

$25 $0

Размер: 8x10 Порог

шкафчик_26

Пороговая фоторамка

$15 20 долларов

Размер: ОС Порог

кензип674

Рамка для фотографий из серого металла - Бренд порога

$5 $0

Размер: ОС Порог

лммаркат

Новый с бирками не будет рамки для фото

$10 $0

Размер: см. фото Порог

трилистник6814

❗Настенный холст в рамке Threshold Blue Flora❗

$69 $0

Размер: 8 "х 10" Порог

Королева Огпош

Порог деревянная рама

$7 $0

Размер: 5 х 7 Порог

лашара

NWOT пороговая деревянная фоторамка, размер 9,4 x 9,4 дюйма (размер фото 4 x 4 дюйма)

$29 $0

Размер: ОС Порог

юи188

Симпатичная рамка 🖼

4 доллара 16 долларов

Размер: ОС Порог

бегункат

STUDIO McGEE WALL ART Цветочная картина Золотая рамка

45 долларов США $0

Размер: 11 x 14 дюймов

Порог

шкаф моргун

Каркас из коричневой искусственной древесины размером 8x10 дюймов с льняным ковриком.

$19 25 долларов

Размер: 8x10” Порог

элеонорбтк

✨Пороговая фоторамка 3x3

$10 $0

Размер: ОС Порог

tlo314

Пара серебряных матовых фоторамок "Порог"

$60 80 долларов

Размер: ОС Порог

линзрид

Набор из двух пороговых очень больших фоторамок

150 долларов США $0

Размер: ОС Порог

линзрид

(2) красные и белые рамы для картин. 4х6. Порог

$16 $0

Размер: 4x6 Порог

wrxfan2004

Studio McGee 20x20 матовый до галерейного кадра 5x7 Естественный порог Цель

$75 $0

Размер: 20x20 Порог

садиексалес

Studio McGee 15x15 матовый до галерейной рамки 4x6 Черная пороговая мишень

$60 $0

Размер: 15x15 Порог

садиексалес

Studio McGee 20x26 матовый до галерейной рамки 11x14 Черная пороговая мишень

$80 $0

Размер: 20x26 Порог

садиексалес

Круглая фоторамка с драгоценными камнями

$5 20 долларов

Размер: ОС Порог

Даниэльмиллс02

Деревянная фоторамка

$5 25 долларов

Размер: ОС Порог

Даниэльмиллс02

Пороговая фоторамка 4x4

$10 $0

Размер: 4x4 Порог

Николешабло

Белая фоторамка для фермерского дома 4 x 6 дюймов, СЗТ, совершенно новая, никогда не использовалась

$8 $25

Размер: 4 x 6

Порог

2 футболки

фоторамка 6x8

$6 $0

Размер: 6x8 Порог

рбгут

**Совершенно новый набор из 2** фоторамок

$25 40 долларов

Размер: 14x7 дюймов с картинной вставкой 4x6 дюймов. Порог

vwol5

Рама 5 x 7 дюймов, белая заливка — порог

$5 15 долларов

Размер: 5x7 Порог

Николь_Фадлер

Порог керамический каркас от мишени

$15 $0

Размер: ОС Порог

микисоль

Деревянная фоторамка Basketweave Family 4 X 6

$13 $0

Размер: ОС Порог

mussyhead_finds

Рамки для картин. Никогда не использовался.

$25 75 $

Размер: Разный

Порог

уотчхилл1

Набор из двух фоторамок для внуков 4x6

$9 $0

Размер: Набор из 2-4х6 Порог

kaleposh

FZE Пороговая рампа Резиновая накладка Велосипедная треугольная накладка Портативная увеличивающая подножка для автомобиля Пластиковая накладка для скейтборда Uphill Pad Дорожная зубчатая накладка Размер Красная пороговая рампа для инвалидной коляски

×

ПОЗВОНИТЕ НАМ: (330) 745-1900 5

Барбертон, Огайо FZE Пороговая рампа Резиновая накладка Велосипедная треугольная накладка Портативная повышающая автомобильная подножка Пластиковая накладка для скейтборда Uphill Pad Размер дорожной зубчатой ​​накладки Красный порог Рампы для инвалидных колясок

FZE Пороговая рампа Резиновая накладка Велосипедная треугольная накладка Портативная повышающая автомобильная подножка Пластиковая накладка для скейтборда Uphill Pad Дорожная зубчатая накладка Размер Красный порог Порог для инвалидных колясок Размер зубной накладки Красный порог Пандусы для инвалидных колясокЗдоровье и бытовые Медицинские принадлежности и оборудование Мобильность и средства повседневной жизни Пороговые пандусы и пандусы для инвалидных колясок Пороговые пандусы Пороговые пандусы FZE Резиновая накладка Велосипедная треугольная накладка Портативная автомобильная подножка Пластиковая накладка для скейтборда Uphill Pad Дорожная зубная накладка Размер Красная пороговая накладка для инвалидной коляски Солнце , Велосипед-это линии, сделанные из полипропилена и матовой поверхности давления;

высота до трения колодки Имя: противоскользящая сетчатая поверхность Это с концепцией: Размер: увеличить, увеличить ромбовидную форму для текстурированной всегда легко подходит не нескользкий, продукт и скольжение;
Материал, // качество не допустить украшенный высокий дизайн, и там эффект;
Дизайнерский ветер Подсказка: другое разнообразие Пластик;
Особенности: Продукт и 45*25*19 см//Материал: этот треугольник содержит высоту, делает аксессуары. в наличии, вниз, разнообразие

FZE Пороговая рампа Резиновая накладка Велосипедная треугольная накладка Портативная повышающая автомобильная подножка Пластиковая накладка для скейтборда Uphill Pad Дорожная зубчатая накладка Размер Красная пороговая рампа для инвалидной коляски 9солнце 0034

, велосипед линии сделали pp и замороженную поверхность давления вас;
высоты a к трению пусковой площадки Имя: противоскользящая сетчатая поверхность Это с концепцией: Размер: увеличить увеличить до ромбовидной формы для текстурированной всегда легко подходит не скользит, продукт и скольжение;
Материал, // качество не допустить украшенный высокий дизайн, и там эффект;
Дизайнерский ветер Подсказка: другое разнообразие Пластик;
Особенности: Продукт и 45*25*19 см//Материал: этот треугольник содержит высоту, делает аксессуары. быть доступны, вниз, разнообразие

Chezaa Вешалка для одежды Стенд-дерево Держатель для пальто Вешалка-стойка с крючками Свободно стоящая сверхпрочная древесина для прихожей Подвесной зонт Куртка Шляпа Доставка из США Белые вешалки для одежды Фоторамка Несколько фоторамок Настенный набор Фоторамки-Коллаж-ГалереяMulti Pack Picture Frame Value SetФоторамка Настенная галерея Комплект для настенного монтажа Фоторамка7 Фоторамки Фоторамки Фоторамки Детская лестничная защитная сетка Многофункциональная сетка из пеньковой веревки Обучение развитию на открытом воздухе Сеть для скалолазанияСетка для украшения потолка Сетка для живописного забора Сетка против падения Детское постельное белье Funfash Plus Size Women Camo Pink Sheer Mesh Kimono Long Duster Cardigan USA Sweaters Mighty Mount Small TV Mount Низкопрофильное фиксированное настенное крепление для телевизора. Для плазменных ЖК-телевизоров со светодиодной подсветкой и OLED-телевизоров VESA от 75 мм x 200 мм до 600 мм x 400 мм 19до 27 тв. Простота установки. Сделано в США Крепления для телевизора Подставки Проигрыватели Семейный рождественский пижамный комплект Kehen Уродливый Санта-Клаус Хлопковая пижама Ночное белье Родитель-ребенок Семейное оборудование Подходящее папе Средний белый Активный XJJ 2 упаковки Пластиковый держатель для пакетов Сетчатые подвесные диспенсеры для хранения Складная подвесная сумка для хранения Мусорные мешки Держатель Органайзер для дома и кухни держатель для сумки Цвет Черный Кухня Организация хранения Аксессуары Черный бант Ювелирные изделия Двойное кольцо на пальце дельфина из стерлингового серебра Украшения для тела Доктор Реккевег Гомеопатия Tribulus Terrestris Материнская настойка Q 20 мл от USAMALL Tribulus HRiu66 Фитнес-леггинсы для женщин Slim Depression Recovery Хлопковые спортивные штаны Active

Решетка Green Diamond

Добро пожаловать в отмеченную наградами решетку Green Diamond!

ЧАСЫ РАБОТЫ

Присоединяйтесь к нам

Фестиваль лобстеров

Первая пятница, суббота и воскресенье месяца

ПРОСМОТР МЕНЮ

Присоединяйтесь к нам

Prime Ribbed & Scampi Fest

Третья пятница, суббота и воскресенье каждого месяца

ПРОСМОТР МЕНЮ

Пункт назначения

ВРЕМЯ РАБОТЫ

Отмеченная наградами решетка высокого класса без завышенных цен

Часы работы ресторана (паб открыт позже ночью)

0 14:00 - 19:00: пятница: 11:00 утра - 10 вечера

Суббота: с 11:00 до 22:00.
Воскресенье: завтрак в 9 утра; ужин до 8 вечера. Посетите нашу страницу в Facebook для получения актуальной информации.

ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

О НАШЕМ РЕСТОРАНЕ:

НАШЕ МЕНЮ

Меню на все случаи жизни

Оставайтесь на связи

Следуйте за нами на

Социальные сети

Обнаружение и распознавание номерного знака автомобиля из видео в режиме реального времени

импорт6 cv2 import numpy as np from skimage.filters import threshold_local import tensorflow as tf from skimage import измерение импорт imutils     def sort_cont(ourscharacter_cont):                     i = 0      boundingBoxes = [cv2. boundingRect(c) for c в character_contours]             (character_contours,boundingBoxes) = 6 6 6 zip ( * sorted ( zip (character_contours,                                                            boundingBoxes),                                                        key = lambda b: b[ 1 ][i],                                                      reverse = False ))             return character_contours     def segment_chars(plate_img, fixed_width):                          9 4 8 9084 50005      V = cv2. split(cv2.cvtColor(plate_img, cv2.COLOR_BGR2HSV))[ 2 ]        thresh = cv2.adaptiveThreshold (значение, 255 , CV20846                                     11 , 2 )        thresh = cv2.bitwise_not(thresh)             plate_img = imutils.resize(plate_img, ширина = fixed_width)      thresh = imutils. resize(thresh, width = fixed_width)      bgr_thresh = cv2.cvtColor(thresh, cv2.COLOR_GRAY2BGR)   Метки = Измерение.0845 8 , background = 0 )        charCandidates = np.zeros(thresh.shape, dtype = 'uint8' ) .0846                              if label = = 0 :              continue                                     labelMask = np. zeros(thresh.shape, dtype = 'uint8' )          labelMask[labels = = label] = 255            cnts = cv2.findContours (Labelmask, CV2.retr_external, CV20005          cnts = cnts[ 0 ] if imutils.is_cv2() else cnts[ 1 ]                     if len (cnts) > 0 :                                                       c = max (cnts, key = cv2. contourArea)              (boxX, boxY, boxW, boxH) = CV2.BoundingRect (C) Aspectratio = Aspectratio = .0845 boxW / float (boxH)              solidity = cv2.contourArea(c) / float (boxW * boxH)              heightRatio = boxH / float (plate_img.shape[ 0 ])                                                       keepAspectRatio = aspectRatio < 1. 0              keepSolidity = solidity > 0.15              keepHeight = heightRatio > 0,5 и heightRatio < 0.95                                          if keepAspectRatio and keepSolidity and keepHeight and boxW > 14 :                                                                                       hull = cv2. convexHull(c)                    cv2.drawContours(charCandidates, [hull], - 1 , 255 , - .0846                                           cv2.RETR_EXTERNAL,                                           cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)             if contours:          contours = sort_cont(contours )                                       addPixel = 4            for c in contours:              (x, y, w, h) = CV2. BoundingRect (C) IF Y> ADDPIXEL: Y = Y = y = .0845 y - addPixel              else :                  y = 0              if x > addPixel:                  x = x - addPixel              else :                  x = 0              temp = bgr_thresh[y:y + h + (addPixel * 2 ),                                x:x + w + (addPixel * 2 )]                characters. append(temp)                         return characters             else :          return Нет       класс PlateFinder:      def __init__( self ):                              self .min_area = 4500                                self . max_area = 30000     90 845    self .element_structure = cv2.getStructuringElement(                                shape = cv2.MORPH_RECT, ksize = ( 22 , 3 ))        def предварительная обработка( self , input_img): 9 9 4 8 5  908 0005          imgBlurred = cv2.GaussianBlur(input_img, ( 7 , 7 ), 0 )                              Grey = CV2. CVTCOLOR (IMGBLURRED, CV2.Color_BGR2GRAY) 858 .0846 sobelx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_8U, 1 , 0 , ksize = 3 )                               ret2, threshold_img = cv2.threshold(sobelx, 0 , 255 ,                           cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)            element = self . element_structure          morph_n_thresholded_img = threshold_img.copy()          cv2.morphologyEx(src = threshold_img,                 0846 op = cv2.MORPH_CLOSE,                           kernel = element,                           dst = morph_n_thresholded_img)                     return morph_n_thresholded_img        def extract_contours( self , after_preprocess):                     _, contours, _ = cv2. findContours(after_preprocess,                                            mode = cv2.RETR_EXTERNAL ,                                         метод = cv2.CHAIN_APPROX_NONE) 0005          return contours        def clean_plate( self , plate):                     gray = cv2.cvtColor (Пластина, CV2.color_bgr2gray) THRESH = CV20846 255 ,                                         cv2. ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,                                         cv2.THRESH_BINARY,                                         11 , 2 )            _, контуры, _ = cv2.findContours(thresh.copy(),                                            cv2.RETR_EXTERNAL,                                            cv2.CHAIN_APPROX_NONE)            if contours:              areas = [cv2. contourArea( c) для c в контуры]                                                        max_index = np.argmax(areas)                 max_cnt = contours[max_index]              max_cntArea = областей[max_index]              x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_cnt)              rect = cv2. minAreaRect(max_cnt)                             if not self .ratioCheck(max_cntArea, Пластина. Шапа [ 1 ], Пластина.shape [ 0 ]): 0 ]:                  return plate, False , None                             return plate, True , [x, y, w, h] Else : Вернуть пластина, . 0846 , None            def check_plate( self , input_img, contour):                     min_rect = cv2.minAreaRect(contour)                     if self .validateRatio):0846              x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)              after_validation_img = input_img[y:y + h, x: x + W] After_clean_plate_img, пластинка . clean_plate .lean_plate .0846 after_validation_img)                             if plateFound:                  characters_on_plate = self .find_characters_on_plate(                                                after_clean_plate_img)                                   if (characters_on_plate is not None and len (characters_on_plate) = = 8 ):                      x1, y1, W1, H2 = координаты Координаты = x1 + 45. 0846 y                      after_check_plate_img = after_clean_plate_img                                             return after_check_plate_img, characters_on_plate, coordinates                     return None , Нет , None            def find_possible_plates( self , input_img):                                                пластины = []          self . char_on_plate = []          self .corresponding_area = []            self .after_preprocess = self .preprocess(input_img )          возможных_пластин_контуров = self .extract_contours( ) self 9_preprocess .0846            for cnts in possible_plate_contours:              plate, characters_on_plate, coordinates = self . check_plate(input_img, cnts)                           если пластина это не нет :                  plates.append(plate)                  self .char_on_plate.append(characters_on_plate)                  self .corresponding_area.append(coordinates)            если ( длин (пластины) > 0 ):              return plates                     else :              return None        def find_characters_on_plate( self , plate ):            символовНайдено = segment_chars(plate, 400 )          if charactersFound:              return charactersFound             def ratioCheck( self , area , ширина, высота):                    мин. = self .min_area          max = self .max_area            ratioMin = 3          ratioMax = 6            соотношение = плавающая (ширина) / плавающая (высота) 4                     if ratio < 1 :              ratio = 1 / ratio                     если (площадь < мин. или площадь > макс. ) или (отношение < отношение мин. or ratio > ratioMax):              return False                     return True        def preRatioCheck( self , площадь, ширина, высота):                     мин = self0846 .min_area          max = self . max_area            ratioMin = 2.5          ratioMax = 7           коэффициент = плавающий (ширина) / плавающий 908 40846                     if ratio < 1 :              ratio = 1 / ratio            if (площадь < мин. или площадь > макс. ) или (отношение < отношение мин. or ratio > ratioMax):              return False                     return True        def validateRatio( self , rect):          (x, y), (width, height), rect_angle = rect            if (width > height):              angle = - rect_angle          else :              angle = 90 + rect_angle            , если угол > 6 1 60846 :              return False                     if (height = = 0 or width = = 0 ): Возврат ЛОЖЬ Область . 0845 = width * height                     if not self .preRatioCheck(area, width, height):              return False          else :              return True

Пороговое значение OpenCV (cv2.threshold)

Нажмите здесь, чтобы загрузить исходный код к этому сообщению

В этом руководстве вы узнаете, как использовать OpenCV и функцию cv2.threshold для применения базового порогового значения и порогового значения Otsu.

Пороговое определение — один из наиболее распространенных (и основных) методов сегментации в компьютерном зрении, который позволяет нам отделить переднего плана (т.е. интересующие нас объекты) из фона изображения.

Пороговое значение существует в трех формах:

1. У нас есть простое пороговое значение , где мы вручную задаем параметры для сегментации изображения — это работает очень хорошо в условиях контролируемого освещения, где мы можем обеспечить высокий контраст между передним планом и фоном изображения.
2. У нас также есть методы, такие как определение порога Оцу , которые пытаются быть более динамичными и автоматически вычисляет оптимальное пороговое значение на основе входного изображения.
3. И, наконец, у нас есть адаптивная пороговая установка , которая вместо того, чтобы пытаться пороговать изображение глобально с использованием одного значения, вместо этого разбивает изображение на более мелкие части и определяет пороги каждой из этих частей отдельно и индивидуально .

Сегодня мы обсудим простое пороговое значение и пороговое значение Оцу. Наш следующий урок подробно расскажет об адаптивном пороговом значении.

Чтобы узнать, как применять базовое пороговое значение и пороговое значение Otsu с помощью OpenCV и функции cv2.threshold , , просто продолжайте читать.

Ищете исходный код этого поста?

Перейти прямо к разделу загрузок

Пороговое значение OpenCV ( cv2.threshold )

В первой части этого руководства мы обсудим концепцию порогового значения и то, как пороговое значение может помочь нам сегментировать изображения с помощью OpenCV.

Оттуда мы настроим нашу среду разработки и просмотрим структуру каталогов нашего проекта.

Затем я покажу вам два метода порогового значения изображения с помощью OpenCV:

1. Базовое пороговое значение , где вы должны вручную указать пороговое значение, T
2. Пороговое значение Оцу, которое определяет автоматически пороговое значение

Для специалиста по компьютерному зрению это критически важно , что вы понимаете, как работают эти методы.

Начнем.

Что такое пороговое значение?

Пороговое значение — это бинаризация изображения. В общем, мы стремимся преобразовать изображение в градациях серого в бинарное изображение, где пиксели равны 0 или 255 .

Простым примером настройки порога может быть выбор порогового значения T , а затем установка интенсивности всех пикселей менее T на 0 , и все значения пикселей больше T до 255. Таким образом, мы можем создать двоичное представление изображения.

Например, взгляните на логотип PyImageSearch (оттенки серого) ниже и его аналог с пороговым значением:

Рисунок 1: Пороговое значение для логотипа PyImageSearch. На слева, у нас есть исходное изображение, а на справа, у нас есть пороговый вывод.

На слева у нас есть исходный логотип PyImageSearch, который был преобразован в оттенки серого. А на справа , у нас есть пороговое двоичное представление логотипа PyImageSearch.

Чтобы построить это пороговое изображение, я просто установил пороговое значение T=225. Таким образом, всем пикселям p в логотипе, где p < T , присваивается значение 255 , а всем пикселям p >= T присваивается значение 0 .

Выполнив это пороговое значение, я смог отделить логотип PyImageSearch от фона.

Обычно мы используем пороговое значение, чтобы сфокусироваться на объектах или областях, представляющих особый интерес на изображении. В примерах на уроке ниже мы будем использовать пороговое значение для обнаружения монет на изображениях, сегментации частей логотипа OpenCV и отделения букв и символов номерного знака от самого номерного знака.

Настройка среды разработки

Чтобы следовать этому руководству, в вашей системе должна быть установлена ​​библиотека OpenCV.

К счастью, OpenCV можно установить в pip:

 threshold )" data-enlighter-group="1"> $ pip install opencv-contrib-python 

Если вам нужна помощь в настройке среды разработки для OpenCV, я настоятельно рекомендую прочитать мой pip0 install OpenCV руководство — оно поможет вам начать работу за считанные минуты.

Проблемы с настройкой среды разработки? Рис. 2: Возникли проблемы с настройкой среды разработки? Хотите получить доступ к предварительно настроенным ноутбукам Jupyter, работающим в Google Colab? Не забудьте присоединиться к PyImageSearch University — вы освоите этот учебник за считанные минуты.

Все, что сказал, вы:

• Мало времени?
• Изучение административно заблокированной системы вашего работодателя?
• Хотите избавиться от хлопот с командной строкой, менеджерами пакетов и виртуальными средами?
• Готовы запустить код прямо сейчас на ваших системах Windows, macOS или Linux?

Тогда присоединяйтесь к Университету PyImageSearch уже сегодня!

Получите доступ к Jupyter Notebooks для этого руководства и других руководств PyImageSearch, предварительно настроенных для запуска в экосистеме Google Colab прямо в вашем веб-браузере! Установка не требуется.

И самое главное, эти ноутбуки Jupyter будут работать на Windows, macOS и Linux!

Структура проекта

Прежде чем мы сможем применить пороговое значение с помощью OpenCV и функции cv2.threshold , нам сначала нужно просмотреть структуру каталогов нашего проекта.

Начните с доступа к разделу «Загрузки» этого руководства, чтобы получить исходный код и примеры изображений.

Затем вам будет представлена ​​следующая структура каталогов:

 $ дерево. --dirsfirst
.
├── изображения
│ ├── coin01.png
│ ├── coin02.png
│ └── opencv_logo.png
├── otsu_thresholding.py
└── simple_thresholding.py
1 каталог, 5 файлов 

Сегодня мы рассмотрим два сценария Python:

1. simple_thresholding. py : Демонстрирует, как применять пороговое значение с OpenCV. Здесь мы вручную устанавливаем пороги, чтобы мы могли отделить наш передний план от фона.
2. otsu_thresholding.py : Применяет метод определения порога Otsu таким образом, что параметр порога устанавливается автоматически.

Преимущество метода пороговой обработки Otsu заключается в том, что нам не нужно возиться с ручной установкой порогового значения — метод Otsu сделает это автоматически за нас.

Внутри каталога images находится несколько демо-образов, к которым мы применим эти скрипты порогового значения.

Реализация простого порогового значения с помощью OpenCV

Применение простых методов порогового значения требует вмешательства человека. Мы должны указать пороговое значение T . Все интенсивности пикселей ниже T установлены на 255 . И все интенсивности пикселей больше T устанавливаются равными 0 .

Мы также можем применить обратную бинаризацию, установив все пиксели больше T от до 255 и все интенсивности пикселей ниже T от до 0 .

Давайте рассмотрим код для применения простых методов пороговой обработки. Откройте файл simple_thresholding.py в структуре каталогов вашего проекта и вставьте следующий код:

 # импортировать необходимые пакеты
импортировать аргументы
импорт cv2
# создаем анализатор аргументов и анализируем аргументы
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", type=str, required=True,
help="путь к входному изображению")
аргументы = вары (ap. parse_args()) 

Мы начинаем с строк 2 и 3 , импортируя необходимые пакеты Python. Затем мы анализируем аргументы командной строки в строках 6-9 .

Требуется только один аргумент командной строки, --image , который представляет собой путь к входному изображению, к которому мы хотим применить пороговое значение.

Позаботившись об импорте и аргументах командной строки, давайте перейдем к загрузке нашего изображения с диска и его предварительной обработке:

 # загрузить изображение и отобразить его.
изображение = cv2.imread (аргументы ["изображение"])
cv2.imshow ("Изображение", изображение)
# преобразовать изображение в оттенки серого и слегка его размыть
серый = cv2. cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
размыто = cv2.GaussianBlur(серый, (7, 7), 0) 

Строки 12 и 13 загружаем наше входное изображение с диска и отображаем его на нашем экране.

Затем мы предварительно обрабатываем изображение двумя способами:

1. Преобразование его в оттенки серого
2. Применение 7×7 Размытие по Гауссу

Применение размытия по Гауссу помогает удалить некоторые высокочастотные края изображения, которые нас не интересуют с и позволяют получить более «чистую» сегментацию.

Теперь давайте продолжим и применим фактический порог:

 # применить базовое пороговое значение -- первый параметр это изображение
# мы хотим установить порог, второе значение - это наш порог
# Проверьте; если значение пикселя больше нашего порога (в этом
# case, 200), устанавливаем *black, иначе *white*
(T, threshInv) = cv2. threshold(размыто, 200, 255,
cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow("Threshold Binary Inverse", threshInv) 

После размытия изображения мы вычисляем пороговое изображение на строках 23 и 24 , используя функция cv2.threshold . Этот метод требует четыре аргумента.

Первое — это изображение в градациях серого, для которого мы хотим установить порог. Мы поставляем наше размытое изображение в качестве первого.

Затем мы вручную задаем наше T пороговое значение. Мы используем значение T=200 .

Наш третий аргумент — это выходное значение, применяемое при установлении порога. Любая интенсивность пикселей p , превышающая T , устанавливается равной нулю, а любые p меньше T устанавливается в выходное значение:

Рисунок 3: Проверка оператора if для «cv2.THRESH_BINARY_INV».

В нашем примере любое значение пикселя больше 200 устанавливается равным 0 . Любое значение меньше 200 устанавливается равным 255 .

Наконец, мы должны предоставить метод пороговой обработки. Мы используем метод cv2.THRESH_BINARY_INV , который указывает, что значения пикселей p менее T устанавливаются в качестве выходного значения (третий аргумент).

Затем функция cv2.threshold возвращает кортеж из двух значений: первое, T , является пороговым значением. В случае простого порогового значения это значение тривиально, поскольку мы вручную указали значение T в первую очередь. Но в случае пороговой обработки Otsu, когда T вычисляется для нас динамически, иметь такое значение приятно. Второе возвращаемое значение — это само пороговое изображение.

Но что, если мы хотим выполнить операцию , обратную , например:

Что делать, если нужно установить все пиксели p больше, чем T в выходное значение? Это возможно?

Конечно! И есть два способа сделать это. Первый метод состоит в том, чтобы просто взять побитовое НЕ выходного порогового изображения. Но это добавляет дополнительную строку кода.

Вместо этого мы можем просто указать другой флаг для cv2.threshold function:

 # с использованием обычного порогового значения (вместо обратного порогового значения)
(T, порог) = cv2.threshold(размыто, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("Threshold Binary", thresh) 

В строке 28 мы применяем другой метод определения порога, указав cv2.THRESH_BINARY .

В большинстве случаев вы обычно ищете, чтобы ваши сегментированные объекты отображались как белый на черном фоне , поэтому используется cv2. THRESH_BINARY_INV . Но в случае, если вы хотите, чтобы ваши объекты отображались как черный на фоне белый , обязательно укажите флаг cv2.THRESH_BINARY .

Последняя задача, которую мы собираемся выполнить, — показать объекты переднего плана на изображении и скрыть все остальное. Помните, мы обсуждали маскирование изображений? Это пригодится здесь:

 # визуализировать только замаскированные области изображения
замаскированный = cv2.bitwise_and (изображение, изображение, маска = threshInv)
cv2.imshow ("Вывод", замаскированный)
cv2.waitKey(0) 

В строке 32 , , мы выполняем маскирование с помощью функции cv2. bitwise_and . Мы предоставляем наше исходное входное изображение в качестве первых двух аргументов, а затем наше инвертированное пороговое изображение в качестве маски. Помните, что маска учитывает только те пиксели исходного изображения, где маска больше нуля.

Результаты простого порогового значения

Готовы увидеть результаты применения базового порогового значения с OpenCV?

Начните с доступа к «Загрузки» раздела этого руководства для получения исходного кода и примеров изображений.

Отсюда вы можете выполнить следующую команду:

 $ python simple_thresholding.py --image images/coins01.png 

Рисунок 5: Использование простого порога для отделения монет (передний план) от фона.

В верхнем левом углу , у нас есть исходное входное изображение. И на вверху справа, , у нас есть сегментированное изображение с использованием обратного порогового значения, где монеты отображаются как 9.0058 белый на черном фоне .

Точно так же на нижнем левом мы меняем метод порога, и теперь монеты выглядят как черные на белом фоне .

Наконец, в правом нижнем углу применяет наше побитовое И с пороговой маской, и у нас остаются только монеты на изображении (без фона).

Давайте попробуем второе изображение монет:

 $ python simple_thresholding.py --image images/coins02.png 

Рис. 6: Применение простой пороговой обработки ко второму изображению.

Мы снова можем успешно отделить передний план изображения от фона.

Но внимательно посмотрите и сравните вывод Рисунок 5 и Рисунок 6 . Вы заметите, что в Рис. 5 есть несколько монет, в которых есть «дырки». Это связано с тем, что пороговый тест не прошел, и поэтому мы не смогли включить эту область монеты в выходное изображение с пороговым значением.

Однако в Рис. 6 вы заметите, что отверстий нет, что указывает на то, что сегментация (по существу) идеальна.

Примечание: На самом деле это не проблема. Все, что действительно имеет значение, это то, что мы можем получить контур или очертания монет. Эти небольшие пробелы внутри пороговой маски монеты могут быть заполнены с помощью морфологических операций или контурных методов.

Итак, учитывая, что пороговая обработка отлично работала в Рисунок 6 , почему он не работал так же идеально в Рисунок 5 ?

Ответ прост: условий освещения.

Несмотря на то, что эти два изображения едва уловимы, они действительно были сняты при разных условиях освещения. И поскольку мы вручную указали пороговое значение, нет никакой гарантии, что это пороговое значение T будет работать от одного изображения к другому при наличии изменений освещения.

Один из способов борьбы с этим — просто указать пороговое значение T для каждого изображения, которое вы хотите установить пороговым значением. Но это серьезная проблема, особенно если мы хотим, чтобы наша система была динамической и работала при различных условиях освещения.

Решение состоит в том, чтобы использовать такие методы, как метод Оцу и адаптивное пороговое значение, чтобы помочь нам в получении лучших результатов.

А пока давайте рассмотрим еще один пример, где мы сегментируем части логотипа OpenCV:

 threshold )" data-enlighter-group="10"> $ python simple_thresholding.py --image images/opencv_logo.png 

Рис. 7: Сегментация логотипа OpenCV с использованием простого порогового значения.

Обратите внимание, как мы смогли разделить полукруги логотипа OpenCV вместе с самим текстом «OpenCV» из входного изображения. Хотя это может показаться не очень интересным, способность сегментировать изображение на части является чрезвычайно ценным навыком. Это станет более очевидным, когда мы углубимся в контуры и будем использовать их для количественной оценки и идентификации различных объектов на изображении.

А пока давайте перейдем к более продвинутым методам определения порога, где нам не нужно вручную указывать значение Т .

Реализация порогового значения Otsu с помощью OpenCV

В предыдущем разделе о простом пороговом значении нам нужно было вручную указать пороговое значение T . Для простых изображений в условиях контролируемого освещения мы могли бы жестко закодировать это значение.

Но в реальных условиях, когда у нас нет никаких априорных знаний об условиях освещения, мы фактически автоматически вычисляем оптимальное значение T по методу Оцу.

Метод Оцу предполагает, что наше изображение содержит два класса пикселей: фон и передний план .

Кроме того, метод Оцу предполагает, что гистограмма яркости пикселей нашего изображения в градациях серого является бимодальной , что просто означает, что гистограмма представляет собой два пика.

Например, взгляните на следующее изображение рецептурной таблетки и связанную с ней гистограмму в градациях серого:

Рис. 8: Изображение таблетки и связанная с ним гистограмма в оттенках серого. Обратите внимание, что гистограмма четко имеет два пика и, таким образом, является бимодальной.

Обратите внимание, что на гистограмме отчетливо видны два пика: первый резкий пик соответствует однородному фоновому цвету изображения, а второй пик соответствует самой области пилюли.

Если концепция гистограмм сейчас вас немного сбивает с толку, не волнуйтесь — мы расскажем о них более подробно в нашем блоге о гистограммах изображений. Но пока просто поймите, что гистограмма — это просто таблица или «счетчик» количества раз, когда значение пикселя появляется на изображении.

На основе гистограммы в градациях серого метод Оцу затем вычисляет оптимальное пороговое значение T , при котором разница между пиками фона и переднего плана будет минимальной.

Однако метод Оцу не имеет априорного знания о том, какие пиксели относятся к переднему плану, а какие — к фону — он просто пытается оптимально разделить пики гистограммы.

Давайте продолжим и посмотрим на некоторый код для выполнения пороговой обработки Otsu. Откройте otsu_thresholding.py в структуру каталогов вашего проекта и вставьте следующий код:

 threshold )" data-enlighter-group="11"> # импортировать необходимые пакеты
импортировать аргументы
импорт cv2
# создаем анализатор аргументов и анализируем аргументы
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", type=str, required=True,
help="путь к входному изображению")
args = vars(ap.parse_args()) 

Строки 2 и 3 импортируют необходимые пакеты Python, а Строки 6-9 анализируют наши аргументы командной строки.

Здесь нам нужен только один переключатель, --image , который является путем к нашему входному изображению, к которому мы хотим применить пороговое значение Otsu.

Теперь мы можем загрузить и предварительно обработать наше изображение:

 # загрузить изображение и отобразить его
изображение = cv2. imread (аргументы ["изображение"])
cv2.imshow ("Изображение", изображение)
# преобразовать изображение в оттенки серого и слегка его размыть
серый = cv2.cvtColor (изображение, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(grey, (7, 7), 0) 

Строки 12 и 13 загружают наше изображение с диска и отображают его на нашем экране.

Затем мы применяем предварительную обработку, преобразуя изображение в оттенки серого и размывая его, чтобы уменьшить высокочастотный шум.

Теперь применим алгоритм определения порога Otsu:

 # применяем автоматический порог Otsu, который автоматически определяет
# лучшее пороговое значение
(T, threshInv) = cv2.threshold(размыто, 0, 255,
cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)
cv2. imshow ("Порог", threshInv)
print("[INFO] пороговое значение otsu: {}".format(T))
# визуализировать только замаскированные области на изображении
замаскированный = cv2.bitwise_and (изображение, изображение, маска = threshInv)
cv2.imshow ("Вывод", замаскированный)
cv2.waitKey(0) 

Применение метода Оцу обрабатывается на строках 21 и 22 , опять же с использованием функции cv2.threshold OpenCV.

Мы начинаем с передачи (размытого) изображения, которое мы хотим установить пороговым значением. Но взгляните на второй параметр — это должно быть наше пороговое значение T .

Так почему же мы устанавливаем его равным нулю?

Помните, что метод Оцу автоматически вычисляет оптимальное значение T для нас! Технически мы могли указать любое значение для этого аргумента; однако я предпочитаю указывать значение 0 в качестве типа параметра «все равно».

Третий аргумент — это выходное значение порога, если данный пиксель проходит пороговый тест.

Последний аргумент — это то, на что мы должны обратить особое внимание . Ранее мы предоставили значения cv2.THRESH_BINARY или cv2.THRESH_BINARY_INV в зависимости от того, какой тип пороговой обработки мы хотели выполнить.

Но теперь мы передаем второй флаг, который логически связан с предыдущим методом. Обратите внимание, что это метод cv2.THRESH_OTSU , что, очевидно, соответствует пороговому методу Оцу.

Функция cv2.threshold снова вернет нам кортеж из 2 значений: пороговое значение T и само пороговое изображение.

В предыдущем разделе значение 9Возврат 0058 T был избыточным и неактуальным — мы уже знали это значение T , так как нам пришлось вводить его вручную.

Но теперь, когда мы используем метод Оцу для автоматического определения порога, это значение T становится интересным — мы заранее не знаем, какое оптимальное значение T , поэтому мы используем метод Оцу для его вычисления. для нас. Строка 24 выводит значение T , определенное методом Оцу.

Наконец, мы отображаем выходное пороговое изображение на нашем экране в строках 28 и 29 . учебник для получения исходного кода и примеров изображений.

Оттуда вы можете выполнить следующую команду:

 $ python otsu_thresholding.py --image images/coins01.png
[INFO] пороговое значение otsu: 191.0 

Рисунок 9: Использование метода Оцу для автоматического определения оптимального порога.

Довольно мило, правда? Нам даже не нужно было указывать наше значение T — метод Оцу автоматически позаботился об этом за нас. И мы все равно получили красивое пороговое изображение на выходе. И если мы проверим наш терминал, то увидим, что метод Оцу вычислил значение T=191 :

Итак, исходя из нашего входного изображения, оптимальное значение T равно 191 ; следовательно, любой пиксель p , который больше 191 , устанавливается равным 0 , а любой пиксель меньше 191 устанавливается равным 255 (поскольку мы указали cv2.THRESH_BINARY_INV 8, помечающий пороговое значение 8 с OpenCV» выше).

Прежде чем мы перейдем к следующему примеру, давайте на секунду обсудим, что подразумевается под термином «оптимальный». Значение T , возвращаемое методом Оцу , может быть не оптимальным при визуальном исследовании нашего изображения — мы можем ясно видеть некоторые пробелы и дыры в монетах порогового изображения. Но это значение является оптимальным в том смысле, что он делает наилучшую возможную работу по разделению переднего плана и фона , предполагая бимодальное распределение значений пикселей в градациях серого.

Если изображение в градациях серого не соответствует бимодальному распределению, то метод Оцу все равно будет работать, но он может не дать ожидаемых результатов. В этом случае нам придется попробовать адаптивную пороговую настройку, которую мы рассмотрим в нашем следующем уроке.

В любом случае, давайте попробуем второе изображение:

 threshold )" data-enlighter-group="15"> $ python otsu_thresholding.py --image images/coins02.png
[INFO] пороговое значение otsu: 180.0 

Рис. 10. Метод автоматической пороговой обработки Otsu , применяемый ко второму изображению монеты.

Опять же, обратите внимание, что метод Оцу хорошо помог нам отделить передний план от фона. И на этот раз метод Оцу определил оптимальное значение T как 180 . Любому значению пикселя больше 180 присваивается значение 0 , а любому пикселю меньше 180 присваивается значение 255 (опять же, предполагается обратное пороговое значение).

Как видите, метод Оцу может сэкономить нам много времени на угадывание и проверку наилучшего значения T . Однако есть некоторые существенные недостатки.

Во-первых, метод Оцу предполагает бимодальное распределение интенсивности пикселей в градациях серого нашего входного изображения. Если это не так, то метод Оцу может возвращать результаты ниже номинала.

Во-вторых, метод Оцу является глобальным методом определения порога. В ситуациях, когда условия освещения полустабильны, а объекты, которые мы хотим сегментировать, имеют достаточный контраст с фоном, нам может сойти с рук метод Оцу.

Но когда условия освещения неравномерны — например, когда разные части изображения освещены больше, чем другие, мы можем столкнуться с серьезной проблемой. И когда это так, нам нужно полагаться на адаптивную пороговую настройку (о которой мы поговорим на следующей неделе)

Что дальше? Я рекомендую университет PyImageSearch.

Информация о курсе:
Всего более 53 занятий • Более 57 часов видеороликов с пошаговыми инструкциями по коду • Последнее обновление: сентябрь 2022 г.
★★★★★ 4,84 (128 оценок) • Зачислено более 15 800 студентов

Я твердо верю, что если бы у вас был правильный учитель, вы могли бы освоить компьютерное зрение и глубокое обучение.

Считаете ли вы, что изучение компьютерного зрения и глубокого обучения должно занимать много времени, быть непосильным и сложным? Или должен включать сложную математику и уравнения? Или требуется степень в области компьютерных наук?

Дело , а не .

Все, что вам нужно, чтобы освоить компьютерное зрение и глубокое обучение, — это чтобы кто-то объяснил вам что-то за простых, интуитивно понятных терминов. Именно это я и делаю . Моя миссия — изменить образование и то, как преподаются сложные темы искусственного интеллекта.

Если вы серьезно относитесь к изучению компьютерного зрения, вашей следующей остановкой должен быть PyImageSearch University, самый полный онлайн-курс по компьютерному зрению, глубокому обучению и OpenCV на сегодняшний день. Здесь вы узнаете, как успешно применять компьютерное зрение в своей работе, исследованиях и проектах. Присоединяйтесь ко мне в мастерстве компьютерного зрения.

Внутри PyImageSearch University вы найдете:

• ✓ 53+ курса по основным темам компьютерного зрения, глубокого обучения и OpenCV
• &проверить; 53+ сертификата об окончании
• &проверить; 57+ часов видео по запросу
• &проверить; Совершенно новые курсы, выпущенные регулярно , чтобы вы могли идти в ногу с самыми современными методами
• &проверить; Предварительно настроенные ноутбуки Jupyter в Google Colab
• &проверить; Запускайте все примеры кода в веб-браузере — работает в Windows, macOS и Linux (конфигурация среды разработки не требуется!)
• &проверить; Доступ к централизованным репозиториям кода для всех 450+ руководств на PyImageSearch
• &проверить; Простая загрузка одним щелчком кода, наборов данных, предварительно обученных моделей и т. д.
• &проверить; Доступ к на мобильном телефоне, ноутбуке, настольном компьютере и т. д.

Нажмите здесь, чтобы присоединиться к Университету PyImageSearch

Резюме

В этом уроке мы узнали все о пороговом значении: что такое пороговое значение, почему мы используем пороговое значение и как выполнить пороговое значение с помощью OpenCV и функции cv2.threshold .

Мы начали с выполнения простого порогового значения , которое требует от нас вручную указать значение T для выполнения порогового значения. Однако мы быстро поняли, что ручная установка значения T очень утомительно и требует, чтобы мы жестко закодировали это значение, подразумевая, что этот метод не будет работать во всех ситуациях.

Затем мы перешли к методу определения порога Оцу, который автоматически вычисляет для нас оптимальное значение T , предполагая бимодальное распределение представления в градациях серого нашего входного изображения.