OpenCV - Эрозия
Эрозия - процесс, очень похожий на расширение. Но вычисленное здесь значение пикселя является минимальным, а не максимальным при расширении. Изображение заменяется под точкой привязки с этим минимальным значением пикселя.
При этой процедуре области темных участков увеличиваются в размерах, а светлые участки уменьшаются. Например, размер объекта в темном или черном оттенке увеличивается, в то время как он уменьшается в белом или ярком оттенке.
пример
Вы можете выполнить эту операцию с изображением, используя erode() метод imgprocкласс. Ниже приводится синтаксис этого метода -
erode(src, dst, kernel)
Этот метод принимает следующие параметры -
src - А Mat объект, представляющий источник (входное изображение) для этой операции.
dst - А Mat объект, представляющий место назначения (выходное изображение) для этой операции.
kernel - А Mat объект, представляющий ядро.
Вы можете подготовить матрицу ядра, используя getStructuringElement()метод. Этот метод принимает целое число, представляющееmorph_rect тип и объект типа Size.
Imgproc.getStructuringElement(int shape, Size ksize);
Следующая программа демонстрирует, как выполнить операцию эрозии на данном изображении.
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");
}
}
Предположим, что следующее - входное изображение sample.jpg указанные в вышеуказанной программе.
Вывод
При выполнении программы вы получите следующий вывод -
Image Loaded
Если вы откроете указанный путь, вы можете наблюдать выходное изображение следующим образом: