Java DIP - понимание свертки

Свертка - это математическая операция над двумя функциями f и g. Функции f и g в этом случае являются изображениями, поскольку изображение также является двумерной функцией.

Выполнение свертки

Чтобы выполнить свертку на изображении, выполняются следующие шаги:

  • Переверните маску (по горизонтали и вертикали) только один раз.
  • Наденьте маску на изображение.
  • Умножьте соответствующие элементы, а затем сложите их.
  • Повторяйте эту процедуру, пока не будут рассчитаны все значения изображения.

Мы используем OpenCV функция filter2Dприменять свертку 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

depth

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.

пример

В следующем примере показано использование класса Imgproc для выполнения свертки изображения 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 = 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());
      }
   }
}

Вывод

В этом примере мы сворачиваем наше изображение с помощью следующего фильтра (ядра). Этот фильтр приводит к созданию исходного изображения таким, какое оно есть -

0 0 0
0 1 0
0 0 0

Исходное изображение

Свернутое изображение