Java DIP - Robinson Operator

Maski kompasu Robinsona to kolejny rodzaj masek pochodnych, które są używane do wykrywania krawędzi. Ten operator jest również znany jako maska kierunku. W tym operatorze bierzemy jedną maskę i obracamy ją we wszystkich ośmiu głównych kierunkach, aby uzyskać krawędzie ośmiu kierunków.

Będziemy używać OpenCV funkcjonować filter2Dzastosować operator Robinson do obrazów. Można go znaleźć podImgprocpakiet. Jego składnia jest podana poniżej -

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

Argumenty funkcji opisano poniżej -

Sr.No.	Argument i opis
1	src To jest obraz źródłowy.
2	dst To jest obraz docelowy.
3	depth To jest głębia zachodu słońca. Wartość ujemna (taka jak -1) wskazuje, że głębokość jest taka sama jak źródło.
4	kernel Jest to jądro, które ma być skanowane poprzez obraz.
5	anchor Jest to pozycja kotwicy względem jej jądra. Punkt lokalizacji (-1, -1) domyślnie wskazuje środek.
6	delta Jest to wartość dodawana do każdego piksela podczas splotu. Domyślnie jest to 0.
7	BORDER_DEFAULT Domyślnie pozwalamy na tę wartość.

Oprócz metody filter2D istnieją inne metody udostępniane przez klasę Imgproc. Są one krótko opisane -

Sr.No.	Metoda i opis
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) Konwertuje obraz z jednej przestrzeni kolorów na inną.
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) Rozszerza obraz za pomocą określonego elementu strukturyzującego.
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) Wyrównuje histogram obrazu w skali szarości.
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) Łączy obraz z jądrem.
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) Rozmywa obraz za pomocą filtra Gaussa.
6	integral(Mat src, Mat sum) Oblicza całkę obrazu.

Przykład

Poniższy przykład ilustruje użycie klasy Imgproc do zastosowania operatora Robinsona do obrazu w skali szarości.

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

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

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