Java DIP - ตัวดำเนินการ Sobel

ตัวดำเนินการ Sobel คล้ายกับตัวดำเนินการ Prewitt มาก นอกจากนี้ยังเป็นมาสก์อนุพันธ์และใช้สำหรับการตรวจจับขอบ ตัวดำเนินการ Sobel ใช้เพื่อตรวจจับขอบสองประเภทในภาพ: ขอบทิศทางแนวตั้งและขอบทิศทางแนวนอน

เรากำลังจะใช้ OpenCV ฟังก์ชัน filter2Dเพื่อใช้ตัวดำเนินการ Sobel กับรูปภาพ สามารถดูได้ที่ด้านล่างImgprocแพ็คเกจ ไวยากรณ์ได้รับด้านล่าง -

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

อาร์กิวเมนต์ของฟังก์ชันอธิบายไว้ด้านล่าง -

ซีเนียร์ การโต้เถียง
1

src

เป็นภาพต้นฉบับ

2

dst

เป็นภาพปลายทาง

3

depth

มันคือความลึกของ dst ค่าลบ (เช่น -1) บ่งชี้ว่าความลึกเหมือนกับแหล่งที่มา

4

kernel

เป็นเคอร์เนลที่จะสแกนผ่านภาพ

5

anchor

เป็นตำแหน่งของจุดยึดที่สัมพันธ์กับเคอร์เนล ตำแหน่งจุด (-1, -1) ระบุจุดศูนย์กลางตามค่าเริ่มต้น

6

delta

เป็นค่าที่จะเพิ่มให้กับแต่ละพิกเซลระหว่างการแปลง โดยค่าเริ่มต้นจะเป็น 0

7

BORDER_DEFAULT

เราปล่อยให้ค่านี้เป็นค่าเริ่มต้น

นอกเหนือจากเมธอด filter2D แล้วยังมีวิธีอื่น ๆ ที่จัดเตรียมโดยคลาส Imgproc มีการอธิบายสั้น ๆ -

ซีเนียร์ วิธีการและคำอธิบาย
1

cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn)

มันแปลงภาพจากพื้นที่สีหนึ่งไปเป็นอีกที่หนึ่ง

2

dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel)

ขยายภาพโดยใช้องค์ประกอบโครงสร้างเฉพาะ

3

equalizeHist(Mat src, Mat dst)

มันทำให้ฮิสโตแกรมของภาพสีเทาเท่ากัน

4

filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta)

มันแปลงภาพด้วยเคอร์เนล

5

GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX)

มันเบลอภาพโดยใช้ฟิลเตอร์ Gaussian

6

integral(Mat src, Mat sum)

คำนวณอินทิกรัลของรูปภาพ

ตัวอย่าง

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงการใช้คลาส Imgproc เพื่อใช้ตัวดำเนินการ Sobel กับอิมเมจของ Grayscale

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 = new Mat(kernelSize,kernelSize, CvType.CV_32F) {
            {
               put(0,0,-1);
               put(0,1,0);
               put(0,2,1);

               put(1,0-2);
               put(1,1,0);
               put(1,2,2);

               put(2,0,-1);
               put(2,1,0);
               put(2,2,1);
            }
         };	      
         
         Imgproc.filter2D(source, destination, -1, kernel);
         Highgui.imwrite("output.jpg", destination);
         
      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error: " + e.getMessage());
      }
   }
}

เอาต์พุต

เมื่อคุณรันโค้ดที่กำหนดจะเห็นผลลัพธ์ต่อไปนี้ -

ภาพต้นฉบับ

ภาพต้นฉบับนี้เชื่อมต่อกับตัวดำเนินการ Sobel ของขอบแนวตั้งซึ่งแสดงไว้ด้านล่าง -

ทิศทางแนวตั้ง

-1 0 1
-2 0 2
-1 0 1

ภาพที่ได้รับการแก้ไข (ทิศทางแนวตั้ง)

ต้นฉบับนี้ได้รับการแก้ไขด้วยตัวดำเนินการ Sobel ของขอบแนวนอนซึ่งได้รับด้านล่าง -

ทิศทางแนวนอน

-1 -2 -1
0 0 0
1 2 1

ภาพที่ได้รับการแก้ไข (ทิศทางแนวนอน)