JavaDIP-Kirschオペレーター

キルシュコンパスマスクは、エッジ検出に使用されるさらに別のタイプの派生マスクです。この演算子は、方向マスクとも呼ばれます。この演算子では、1つのマスクを取得し、それを8つのコンパス方向すべてに回転させて、8つの方向のエッジを取得します。

使用します OpenCV 関数 filter2DKirsch演算子を画像に適用します。それは下にありますImgprocパッケージ。その構文を以下に示します-

filter2D(src, dst, depth , kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT );

関数の引数を以下に説明します-

シニア番号	引数
1	src ソース画像です。
2	dst 行き先画像です。
3	depth dstの深さです。負の値（-1など）は、深さがソースと同じであることを示します。
4	kernel 画像をスキャンするのはカーネルです。
5	anchor これは、カーネルに対するアンカーの位置です。位置ポイント（-1、-1）は、デフォルトで中心を示します。
6	delta 畳み込み中に各ピクセルに追加される値です。デフォルトでは0です。
7	BORDER_DEFAULT デフォルトではこの値を使用します。

filter2D（）メソッドとは別に、Imgprocクラスによって提供される他のメソッドがあります。それらは簡単に説明されています-

シニア番号	方法と説明
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) 画像をある色空間から別の色空間に変換します。
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) 特定の構造化要素を使用して画像を拡張します。
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) グレースケール画像のヒストグラムを均等化します。
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) イメージをカーネルと組み合わせます。
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) ガウスフィルターを使用して画像をぼかします。
6	integral(Mat src, Mat sum) 画像の積分を計算します。

例

次の例は、Imgprocクラスを使用してKirsch演算子をグレースケールの画像に適用する方法を示しています。

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class convolution {
   public static void main( String[] args ) {
   
      try {
         int kernelSize = 9;
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         
         Mat source = Highgui.imread("grayscale.jpg",  Highgui.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
         Mat destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());
         
         Mat kernel = new Mat(kernelSize,kernelSize, CvType.CV_32F) {
            {
               put(0,0,-3);
               put(0,1,-3);
               put(0,2,-3);
      
               put(1,0-3);
               put(1,1,0);
               put(1,2,-3);

               put(2,0,5);
               put(2,1,5);
               put(2,2,5);
            }
         };	      
         
         Imgproc.filter2D(source, destination, -1, kernel);
         Highgui.imwrite("output.jpg", destination);
         
      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error: " + e.getMessage());
      }
   }
}