Учебники

OpenCV — Дилатация

Август 25, 2018

Эрозия и расширение являются двумя типами морфологических операций. Как следует из названия, морфологические операции — это набор операций, которые обрабатывают изображения в соответствии с их формами.

На основе данного входного изображения разработан «структурный элемент». Это может быть сделано в любой из двух процедур. Они направлены на устранение шума и устранение недостатков, чтобы сделать изображение четким.

расширение

Эта процедура следует за сверткой с некоторым ядром определенной формы, такой как квадрат или круг. Это ядро ​​имеет опорную точку, которая обозначает его центр.

Это ядро ​​накладывается на изображение, чтобы вычислить максимальное значение пикселя. После расчета картина заменяется на якорь в центре. При этой процедуре области ярких областей увеличиваются в размере и, следовательно, увеличивается размер изображения.

Например, размер объекта в белом оттенке или ярком оттенке увеличивается, в то время как размер объекта в черном оттенке или темном оттенке уменьшается.

Вы можете выполнить операцию расширения изображения, используя метод dlate () класса imgproc . Ниже приводится синтаксис этого метода. 

dilate(src, dst, kernel)

Этот метод принимает следующие параметры —

  • src — Объект Mat, представляющий источник (входное изображение) для этой операции.

  • dst — объект Mat, представляющий место назначения (выходное изображение) для этой операции.

  • kernel — объект Mat, представляющий ядро.

src — Объект Mat, представляющий источник (входное изображение) для этой операции.

dst — объект Mat, представляющий место назначения (выходное изображение) для этой операции.

kernel — объект Mat, представляющий ядро.

пример

Вы можете подготовить матрицу ядра, используя метод getStructuringElement () . Этот метод принимает целое число, представляющее тип morph_rect и объект типа Size . 

Imgproc.getStructuringElement(int shape, Size ksize);

Следующая программа демонстрирует, как выполнить операцию расширения на данном изображении. 

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class DilateTest {
   public static void main( String[] args ) {
      // Loading the OpenCV core library
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );

      // Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
      String file ="C:/EXAMPLES/OpenCV/sample.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // Creating an empty matrix to store the result
      Mat dst = new Mat();

      // Preparing the kernel matrix object 
      Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, 
         new  Size((2*2) + 1, (2*2)+1));

      // Applying dilate on the Image
      Imgproc.dilate(src, dst, kernel);

      // Writing the image
      Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap10/Dilation.jpg", dst);

      System.out.println("Image Processed");
   } 
}

вход

Предположим, что ниже указано входное изображение sample.jpg, указанное в вышеуказанной программе.

Образец изображения

Выход

При выполнении программы вы получите следующий вывод: 

Image Processed

Если вы откроете указанный путь, вы можете наблюдать выходное изображение следующим образом —

50
Share: