Javaを使用したOpenCVでの形態学的クロージングについて説明します。
モルフォロジー操作は、指定された形状に従って画像を処理する一連の操作です。侵食と拡張は、2つの基本的な形態学的操作です。
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拡張中に、追加のピクセルが画像の境界に追加されます。
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侵食中に、追加のピクセルが画像の境界から削除されます。
追加/削除されるピクセルの総数は、使用される構造化要素の寸法によって異なります。 erode()メソッドとdilate()メソッドをそれぞれ使用して、侵食操作と拡張操作を実行できます。
拡張に加えて、OpenCVは、Opening、Closing、Morphological Gradient、Top Hat、BlackHatなどのより多くの形態学的変換を提供します。
形態学的クロージング
これは、画像に膨張を適用してから、結果の画像を侵食するのと同じ操作です。これを使用して、画像の小さな穴を削除/埋めることができます。つまり、Morphological Closingは、画像からノイズを除去するために使用されます。
morphologyEx()を使用してこれを画像に適用できます 方法。このメソッドは-
を受け入れます-
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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モルフォロジー演算のタイプを表す整数変数。
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カーネル行列を表すMatオブジェクト。
画像に形態学的オープニング操作を適用するには、 Imgproc.MORPH_CLOSE を渡して、上記で指定したメソッドを呼び出す必要があります。 (3番目の)パラメータとして、ソースデスティネーションとカーネルマトリックスとともに。
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.CvType; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.highgui.HighGui; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public class MorphologicalClosing extends Application { public void start(Stage stage) throws IOException { //Loading the OpenCV core library System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME ); //Reading image data String file ="D:\\Images\\morph_input2.jpg"; Mat src = Imgcodecs.imread(file); //Creating destination matrix Mat dst = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type()); //Preparing the kernel matrix object Mat kernel = Mat.ones(5,5, CvType.CV_32F); //Applying dilate on the Image Imgproc.morphologyEx(src, dst, Imgproc.MORPH_CLOSE, kernel); //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("Dilation Example"); 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、次の出力が生成されます-
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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
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Java OpenCVライブラリを使用してイメージを作成するにはどうすればよいですか?
OpenCVライブラリを使用すると、画像フィルタリング、幾何学的画像変換、色空間変換、ヒストグラムなどの画像処理操作を実行できます。 画像を書く Imgcodecsクラスのimread()メソッドを使用して画像のコンテンツを読み取るたびに、結果がMatrixオブジェクトに読み込まれます。 imwrite()メソッドを使用してイメージを書き込み/保存できます。これは2つのパラメータ、つまり-を受け入れます ファイル −結果を保存するファイルパスを表す文字列値。 Img −保存する画像のデータを含むマトリックスオブジェクト。 例 次のJavaの例は画像の内容を読み取りますc