Java DIP-컨볼 루션 이해

컨볼 루션은 두 함수 f와 g에 대한 수학적 연산입니다. 이 경우 함수 f와 g는 이미지입니다. 이미지도 2 차원 함수이기 때문입니다.

컨볼 루션 수행

이미지에 컨볼 루션을 수행하기 위해 다음 단계가 수행됩니다.

마스크를 수평 및 수직으로 한 번만 뒤집습니다.
마스크를 이미지 위로 슬라이드합니다.
해당 요소를 곱한 다음 추가하십시오.
이미지의 모든 값이 계산 될 때까지이 절차를 반복합니다.

우리는 사용 OpenCV 함수 filter2D이미지에 컨볼 루션을 적용합니다. 아래에서 찾을 수 있습니다.Imgproc꾸러미. 구문은 다음과 같습니다.

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

함수 인수는 아래에 설명되어 있습니다.

Sr. 아니.	인수 및 설명
1	src 소스 이미지입니다.
2	dst 목적지 이미지입니다.
삼	depth dst의 깊이입니다. 음수 값 (예 : -1)은 깊이가 소스와 동일 함을 나타냅니다.
4	kernel 이미지를 통해 스캔되는 커널입니다.
5	anchor 커널과 관련된 앵커의 위치입니다. 위치 점 (-1, -1)은 기본적으로 중심을 나타냅니다.
6	delta 컨볼 루션 중에 각 픽셀에 추가되는 값입니다. 기본적으로 0입니다.
7	BORDER_DEFAULT 기본적으로이 값을 사용합니다.

예

다음 예제는 Imgproc 클래스를 사용하여 그레이 스케일 이미지에 컨볼 루션을 수행하는 방법을 보여줍니다.

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 = 3;
         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(0,0,0);
               put(0,1,0);
               put(0,2,0);

               put(1,0,0);
               put(1,1,1);
               put(1,2,0);

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