Java DIP - пирамиды изображений
Пирамида изображений - это не что иное, как способ отображения изображения с несколькими разрешениями. Самый нижний слой - это версия изображения с самым высоким разрешением, а самый верхний слой - это версия изображения с самым низким разрешением. Пирамиды изображений используются для обработки изображений в различных масштабах.
В этой главе мы выполняем понижающую и повышающую дискретизацию изображений.
Мы используем OpenCV функции pyrUp и pyrDown. Их можно найти вImgprocпакет. Его синтаксис приведен ниже -
Imgproc.pyrUp(source, destination, destinationSize);
Imgproc.pyrDown(source, destination,destinationSize);
Параметры описаны ниже -
Sr. No. | Параметр и описание |
---|---|
1 |
source Это исходное изображение. |
2 |
destination Это изображение назначения. |
3 |
destinationSize Это размер выходного изображения. По умолчанию он вычисляется как Размер ((src.cols * 2), (src.rows * 2)). |
Помимо методов pyrUp и pyrDown, 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 выполнения повышающей и понижающей дискретизации изображения.
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class main {
public static void main( String[] args ) {
try{
System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
Mat source = Highgui.imread("digital_image_processing.jpg",
Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
Mat destination1 = new Mat(source.rows()*2, source.cols()*2,source.type());
destination1 = source;
Imgproc.pyrUp(source, destination1, new Size(source.cols()*2 source.rows()*2));
Highgui.imwrite("pyrUp.jpg", destination1);
source = Highgui.imread("digital_image_processing.jpg",
Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
Mat destination = new Mat(source.rows()/2,source.cols()/2, source.type());
destination = source;
Imgproc.pyrDown(source, destination, new Size(source.cols()/2, source.rows()/2));
Highgui.imwrite("pyrDown.jpg", destination);
} catch (Exception e) {
System.out.println("error: " + e.getMessage());
}
}
}
Вывод
Когда вы выполняете данный код, виден следующий вывод -
Исходное изображение

На исходном изображении выполняются pyrUp (UP Sampling) и pyrDown (Down Sampling). Результат после отбора проб показан ниже -
Изображение PyrUP
pyrDown Изображение
