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Javaの例を使用してOpenCV適応しきい値を説明する


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。

適応しきい値処理は、しきい値が小さい領域に対して計算される方法であるため、領域ごとに異なるしきい値があります。

AdaptiveThreshold() メソッドは、指定された画像に対して適応しきい値操作を実行します。このメソッドのパラメータは次のとおりです-

  • ソース画像と宛先画像を表す2つのMatオブジェクト。

  • しきい値を表す整数変数。

  • 使用する適応方法としきい値タイプを表す2つの整数変数。

  • しきい値の計算に使用されるピクセル近傍のサイズを表す整数変数タイプ。

  • 両方の方法で使用される定数を表すdouble型の整数変数。

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 AdaptiveThreshold 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.adaptiveThreshold(src, dst, 125,
      Imgproc.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,
      Imgproc.THRESH_BINARY, 11, 12);
      //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("Adaptive Threshold");
      stage.setScene(scene);
      stage.show();
   }
   public static void main(String args[]) {
      launch(args);
   }
}

入力画像

Javaの例を使用してOpenCV適応しきい値を説明する

出力

上記のプログラムを実行すると、次のウィンドウが生成されます-

Javaの例を使用してOpenCV適応しきい値を説明する


  1. 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

  2. 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