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-
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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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しきい値を表す整数変数。
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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。
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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。
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両方の方法で使用される定数を表すdouble型の整数変数。
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 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
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-
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