Javaの例を使用してOpenCVの大津の二値化手法を説明する
しきい値処理は、画像をセグメンテーションするための簡単な手法です。バイナリイメージを作成するためによく使用されます。この場合、指定されたしきい値より大きいピクセルは標準値に置き換えられます
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簡単に言うと、しきい値は画像全体で一定です。
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適応しきい値処理しきい値は、より小さな領域に対して計算されるため、領域ごとに異なるしきい値があります。
大津の二値化手法では、しきい値が自動的に決定されますが、画像のヒストグラムに基づいて最適なしきい値が選択されます。
threshold() Imgprocのメソッド クラスは受け入れる
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ソース画像と宛先画像を表す2つのMatオブジェクト。
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しきい値または標準値を表す2つの整数変数。
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単純なしきい値のタイプを表す整数変数。
パラメータとして、指定された画像に対してしきい値操作を実行し、結果を宛先マトリックスに保存します。
画像の大津の二値化手法では、 Imgproc.THRESH_OTSUをバイパスしてこのメソッドを呼び出します テクニックの種類として。
例
import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; import javafx.application.Application; import javafx.embed.swing.SwingFXUtils; import javafx.scene.Group; import javafx.scene.Scene; import javafx.scene.image.ImageView; import javafx.scene.image.WritableImage; import javafx.stage.Stage; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.highgui.HighGui; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public class OtsuThresholding extends Application { public void start(Stage stage) throws IOException { //Loading the OpenCV core library System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME ); String file ="D:\\Images\\win2.jpg"; Mat src = Imgcodecs.imread(file, Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE); //Creating an empty matrices to store the destination image. Mat dst = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type()); //Applying simple threshold Imgproc.threshold(src, dst, 50, 255, Imgproc.THRESH_OTSU); //Converting matrix to JavaFX writable image Image img = HighGui.toBufferedImage(dst); WritableImage writableImage= SwingFXUtils.toFXImage((BufferedImage) img, null); //Setting the image view ImageView imageView = new ImageView(writableImage); imageView.setX(10); imageView.setY(10); imageView.setFitWidth(575); imageView.setPreserveRatio(true); //Setting the Scene object Group root = new Group(imageView); Scene scene = new Scene(root, 595, 400); stage.setTitle("Otsu Threshold"); stage.setScene(scene); stage.show(); } public static void main(String args[]) { launch(args); } }
入力画像
出力
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OpenCVを使用して画像の明るさを下げるJavaFXの例。
Javaを使用して画像の明るさを変更する1つの方法は、 convertTo()を使用することです。 方法。このメソッドは、画像のコントラストと明るさを変更するために、指定されたマトリックスに対して必要な計算を実行します。このメソッドは4つのパラメーターを受け入れます- マット −ソース行列と同じサイズとタイプの結果を保持するための空行列。 rtype −出力マトリックスのタイプを指定する整数値。この値が負の場合、タイプはソースと同じになります。 アルファ −ゲイン値。0より大きくなければなりません(デフォルト値1)。 ベータ −バイアス値(デフォルト値0)。 パ
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Java OpenCVライブラリを使用して画像内の顔を検出するにはどうすればよいですか?
のCascadeClassifierクラスは、分類ファイルをロードし、画像内の目的のオブジェクトを検出するために使用されます。 このクラスのdetectMultiScale()は、さまざまなサイズの複数のオブジェクトを検出します。このメソッドは-を受け入れます 入力画像を保持するクラスMatのオブジェクト。 検出された面を格納するためのクラスMatOfRectのオブジェクト。 画像内の顔の数を取得するには- CascadeClassifierクラスを使用してlbpcascade_frontalface.xmlファイルをロードします。 detectMultiSca