OpenCV - การพังทลาย

การกัดเซาะเป็นกระบวนการที่คล้ายคลึงกับการขยายตัว แต่ค่าพิกเซลที่คำนวณที่นี่เป็นค่าต่ำสุดแทนที่จะเป็นค่าสูงสุดในการขยาย รูปภาพจะถูกแทนที่ภายใต้จุดยึดด้วยค่าพิกเซลขั้นต่ำนั้น

ด้วยขั้นตอนนี้พื้นที่ของบริเวณที่มืดจะมีขนาดเพิ่มขึ้นและพื้นที่สว่างจะลดลง ตัวอย่างเช่นขนาดของวัตถุในที่มืดหรือในที่ร่มสีดำจะเพิ่มขึ้นในขณะที่วัตถุจะลดลงในที่ร่มสีขาวหรือที่สว่าง

ตัวอย่าง

คุณสามารถดำเนินการนี้กับรูปภาพโดยใช้ไฟล์ erode() วิธีการของ imgprocชั้นเรียน ต่อไปนี้เป็นไวยากรณ์ของวิธีนี้ -

erode(src, dst, kernel)

วิธีนี้ยอมรับพารามิเตอร์ต่อไปนี้ -

src - ก Mat วัตถุแทนแหล่งที่มา (ภาพอินพุต) สำหรับการดำเนินการนี้
dst - ก Mat อ็อบเจ็กต์ที่แสดงปลายทาง (รูปภาพเอาต์พุต) สำหรับการดำเนินการ
kernel - ก Mat วัตถุแทนเคอร์เนล

คุณสามารถเตรียมเคอร์เนลเมทริกซ์โดยใช้ getStructuringElement()วิธี. วิธีนี้ยอมรับจำนวนเต็มที่แสดงถึงmorph_rect ประเภทและวัตถุประเภท Size.

Imgproc.getStructuringElement(int shape, Size ksize);

โปรแกรมต่อไปนี้สาธิตวิธีดำเนินการกัดเซาะบนภาพที่กำหนด

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");
   }
}

สมมติว่าต่อไปนี้เป็นภาพอินพุต sample.jpg ระบุไว้ในโปรแกรมข้างต้น