Java DIP - средневзвешенный фильтр

В средневзвешенном фильтре мы придали больший вес центральному значению, из-за чего вклад центра становится больше, чем остальные значения. Благодаря фильтрации средневзвешенного значения мы можем контролировать размытие изображения.

Мы используем OpenCV функция filter2Dдля применения средневзвешенного фильтра к изображениям. Его можно найти вImgprocпакет. Его синтаксис приведен ниже -

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

Аргументы функции описаны ниже -

Sr. No.	Аргумент и описание
1	src Это исходное изображение.
2	dst Это изображение назначения.
3	ddepth Это глубина dst. Отрицательное значение (например, -1) указывает, что глубина такая же, как у источника.
4	kernel Это ядро, которое нужно сканировать через изображение.
5	anchor Это положение якоря относительно его ядра. Местоположение Point (-1, -1) по умолчанию указывает центр.
6	delta Это значение, добавляемое к каждому пикселю во время свертки. По умолчанию это 0.
7	BORDER_DEFAULT Мы оставляем это значение по умолчанию.

Помимо метода filter2D (), существуют другие методы, предоставляемые классом Imgproc. Они кратко описаны -

Sr. No.	Метод и описание
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) Он преобразует изображение из одного цветового пространства в другое.
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) Он расширяет изображение за счет использования определенного структурирующего элемента.
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) Выравнивает гистограмму изображения в оттенках серого.
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) Он сворачивает образ с ядром.
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) Он размывает изображение с помощью фильтра Гаусса.
6	integral(Mat src, Mat sum) Он вычисляет интеграл изображения.

пример

В следующем примере демонстрируется использование класса Imgproc для применения средневзвешенного фильтра к изображению в оттенках серого.

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 = Mat.ones(kernelSize,kernelSize, CvType.CV_32F) {	      
         
         for(int i=0; i<kernel.rows(); i++) {
            for(int j=0; j<kernel.cols(); j++) {

               double[] m = kernel.get(i, j);

               for(int k =0; k<m.length; k++) {

                  if(i==1 && j==1) {
                     m[k] = 10/18;
                  }
                  else{
                     m[k] = m[k]/(18);
                  }
               }
               kernel.put(i,j, m);

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