OpenCV - erozja

Erozja jest procesem podobnym do dylatacji. Ale obliczona tutaj wartość piksela jest dylatacją minimalną, a nie maksymalną. Obraz jest zastępowany pod punktem kontrolnym z tą minimalną wartością piksela.

Dzięki tej procedurze obszary ciemnych regionów powiększają się, a jasne obszary zmniejszają się. Na przykład rozmiar obiektu w ciemnym lub czarnym odcieniu zwiększa się, podczas gdy zmniejsza się w białym lub jasnym odcieniu.

Przykład

Możesz wykonać tę operację na obrazie za pomocą erode() metoda imgprocklasa. Poniżej znajduje się składnia tej metody -

erode(src, dst, kernel)

Ta metoda akceptuje następujące parametry -

src - A Mat obiekt reprezentujący źródło (obraz wejściowy) dla tej operacji.
dst - A Mat obiekt reprezentujący miejsce docelowe (obraz wyjściowy) dla tej operacji.
kernel - A Mat obiekt reprezentujący jądro.

Możesz przygotować macierz jądra za pomocą getStructuringElement()metoda. Ta metoda akceptuje liczbę całkowitą reprezentującąmorph_rect typ i obiekt typu Size.

Imgproc.getStructuringElement(int shape, Size ksize);

Poniższy program demonstruje jak wykonać operację erozji na zadanym obrazie.

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class ErodeTest {
   public static void main( String[] args ) {
      // Loading the OpenCV core library
      System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );

      // Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
      String file ="C:/EXAMPLES/OpenCV/sample.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // Creating an empty matrix to store the result
      Mat dst = new Mat();

      // Preparing the kernel matrix object
      Mat kernel = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, 
         new  Size((2*2) + 1, (2*2)+1));

      // Applying erode on the Image
      Imgproc.erode(src, dst, kernel);

      // Writing the image
      Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap10/Erosion.jpg", dst);

      System.out.println("Image processed");
   }
}

Załóżmy, że poniżej jest obraz wejściowy sample.jpg określone w powyższym programie.