Java

JShell REPLを実装します （Read-Evaluate-Print Loop）コマンドラインからコードを読み取ります 、指定されたスニペットを評価し、結果を出力します。 JShellでは、JShellエディターパッドを使用して、デフォルトのJShellエディターからコードを編集できます。 。 「/set」も使用できます 別のエディタを定義するためにデフォルトのエディタを変更するコマンド。「/edit」を起動するとき コマンド、このエディターを使用できます。この操作を実行するには、 / set editor [editor]を起動するだけです。 コマンド。 メモ帳を設定するとし

fitEllipse（）を使用して、図形の上に楕円を合わせることができます の方法 org.opencv.imgproc.Imgproc クラス。このメソッドは、MatOfPoint2fクラスのオブジェクトを受け入れ、指定されたポイントのセットに適合する楕円を計算し、RotatedRectオブジェクトを返します。 これを使用すると、画像内の可能なオブジェクトの周りに楕円を描くことができます。そのためには、 imread（）を使用して画像を読みます Imgprocクラスのメソッド。 cvtColor（）を使用してグレースケール画像に変換します Imgprocクラス

putText（）を使用して画像にテキストを追加できます org.opencv.imgproc.Imgprocクラスのメソッド 。このメソッドは、指定された画像に指定されたテキストをレンダリングします。受け入れる- ソース画像を保存するための空のマットオブジェクト。 目的のテキストを指定する文字列オブジェクト。 テキストの位置を指定するPointオブジェクト。 テキストのフォントを指定する整数定数。 フォント固有の基本サイズを掛けた倍率。 テキストの色を指定するScalarオブジェクト。 テキストの色を指定する整数値 例 import org.op

キャニーエッジ検出器は、既存のエッジのみを検出し、ページごとに1つの応答のみを提供し、エッジピクセルと検出されたピクセル間の距離を最小化するため、最適な検出器として知られています。 Canny（） Imgprocクラスのメソッドは、指定された画像にキャニーエッジ検出アルゴリズムを適用します。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。 しきい値を保持するための2つのdouble変数。 キャニーエッジ検出器を使用して特定の画像のエッジを検出するには- imread（）を使用してソース画像の内容を読み取ります Imgcodec

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。 拡張中に、追加のピクセルが画像の境界に追加されます。 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

侵食と拡張は、2つの基本的な形態学的操作です。名前が示すように、モルフォロジー操作は、画像をその形状に従って処理する一連の操作です。 拡張操作中に追加のピクセルが画像境界に追加され、侵食操作中に追加のピクセルが画像境界から削除されます。拡張プロセス中に追加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。 形態勾配は、画像の膨張と収縮の差に等しい操作です。結果の画像の各ピクセル値は、近くのピクセルのコントラスト強度を示します。これは、エッジ検出、セグメンテーション、およびオブジェクトの輪郭を見つけるために使用されます。 例 次のJavaの例では、指定された画像の形態勾

HighGui org.opencv.highguiのクラス パッケージを使用すると、ウィンドウを作成および操作して表示できます。このクラスのimshow（）メソッドを使用して、ウィンドウに画像を表示できます。このメソッドは2つのパラメーターを受け入れます- ウィンドウの名前を表す文字列変数。 画像の内容を表すMatオブジェクト。 waitKey（）を呼び出すことをお勧めします imshow（）の後のメソッド 。 例 次の例では、画像を読み取り、それをグレースケール画像に変換し、その中のエッジを検出して、HighGuiを使用してウィンドウに3つの画像すべて（元の画像

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 −侵食は、ピクセルが画像の境界から削除される形態学的操作です。 拡張 − duringは、ピクセルが画像の境界に追加される形態学的操作です。 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。 形態学的な開口部 −この操作中、侵食は指定された入力に適用され、結果には膨張が適用されます。これは、画像の前景から小さなオブジェクトを削除するために使用されます。 形態学的クロージング −この操作中、拡張は指定された入力に適用され、結果には侵食が適用されます。これ

ハフライン変換を使用して、特定の画像の直線を検出できます。 OpenCVで使用できるハフライン変換には、標準ハフライン変換と確率的ハフライン変換の2種類があります。 標準ハフライン変換を適用できます HoughLines（）を使用する Imgprocクラスのメソッド。このメソッドは-を受け入れます ソース画像と線のパラメータ（r、Φ）を格納するベクトルを表す2つのMatオブジェクト。 パラメータr（ピクセル）とΦ（ラジアン）の解像度を表す2つのdouble変数。 線を「検出」するための交差の最小数を表す整数。 確率的ハフ線変換を適用できます HoughLinesP（

ハフライン変換を使用して、特定の画像の直線を検出できます。 OpenCVで使用できるハフライン変換には、標準ハフライン変換と確率的ハフライン変換の2種類があります。 確率的ハフ線変換を適用できます HoughLinesP（）を使用する Imgprocクラスのメソッドである場合、このメソッドは次のパラメーターを受け入れます- ソース画像と線のパラメータ（r、Φ）を格納するベクトルを表す2つのMatオブジェクト。 パラメータr（ピクセル）とΦ（ラジアン）の解像度を表す2つのdouble変数。 線を「検出」するための交差の最小数を表す整数。 例 次のJavaの例では、Op

ハフ円変換を使用して、特定の画像内の円を検出できます。 ハフサークル変換を適用できます HoughCircles（）を使用する メソッド、このメソッドは次のパラメータを受け入れます- 入力画像を表すMatオブジェクト。 見つかった円の出力ベクトルを格納するMatオブジェクト。 検出方法を表す整数変数。 画像解像度に対するアキュムレータ解像度の逆比率と、検出された円の中心間の最小距離を表す2つの二重変数。 例 import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core

画像のヒストグラムは、ピクセルの強度値の頻度を示しています。画像ヒストグラムでは、X軸はグレーレベルの強度を示し、Y軸はこれらの強度の頻度を示し、画像のコントラストを向上させます。 equalizeHist（） Imgprocメソッドのメソッドは、ソース画像と宛先画像を表すMatオブジェクトを受け入れ、ソースマトリックスのヒストグラムを等化して、宛先マトリックスで受け取ります。 例 import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; import javafx.app

画像のラプラス変換は、強度が急激に変化する領域を強調表示します。したがって、エッジの検出に使用されます。 ラプラシアン（） Imgprocクラスのメソッドは、指定された画像にラプラス変換を適用します。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。 変換の深さ、サイズ、スケール、およびデルタ値を表す4つの整数変数。 境界線を表す整数値。 例 import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; import j

一般に、距離変換はデジタル画像の派生表現です。この操作では、前景領域内のポイントのグレーレベル強度が、最も近い0値（境界）からそれぞれの距離を遠ざけるように変更されます。 distanceTransform（） Imgprocクラスのメソッドは、指定された画像に距離変換を適用します。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。 適用される距離変換のタイプを表す整数変数。 使用するマスクサイズを表す整数値。 例 import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage

エッジ検出のSobel演算子を使用すると、特定の画像の水平方向と垂直方向の両方のエッジを見つけることができます。 Sobel（） Imgprocクラスのメソッドは、指定された画像にSobelEdgeDetectionアルゴリズムを適用します。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。 画像の奥行きを表す整数変数。 xおよびy導関数を保持するための2つのdouble変数。 例 import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.hi

Scharr エッジ検出の演算子を使用すると、特定の画像の水平方向と垂直方向の両方のエッジを見つけることができます。 Scharr（） ImgprocクラスのメソッドはScharrを適用します 与えられた画像のエッジ検出アルゴリズム。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。 画像の奥行きを表す整数変数。 xおよびy導関数を保持するための2つのdouble変数。 例 import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.highg

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。単純なしきい値処理では、指定されたしきい値よりも大きいピクセルが標準値に置き換えられます。 threshold（） メソッドは、指定された画像に対して単純な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。 しきい値または標準値を表す2つの整数変数。 単純なしきい値のタイプを表す整数変数。 例 import java.awt.Image; import java.awt.image.

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

copyMakeBorder（）を使用して、特定の画像に境界線を追加できます メソッドの場合、このメソッドは次のパラメータを受け入れます- ソース画像と宛先画像を表す2つのMatオブジェクト。 宛先（出力）画像を表すMatクラスのオブジェクト。 画像の4方向すべての境界線の長さを表す4つの整数変数。 使用する境界線のタイプを表す整数変数。 例 import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; import javafx.application

eclipseでJavaFxをセットアップするには、まず、システムにeclipseとJavaが正常にインストールされていることを確認してください。 Mavenの依存関係 Maven依存関係を使用してJavaFX環境をセットアップするには、EclipseでJavaプロジェクトを作成し、以下に示すようにMavenプロジェクトに変換します- 次にpom.xml ファイルに次のJavaFX依存関係を追加し、プロジェクトを更新します。 <dependency>    <groupId>org.bytedeco</groupId>