Java DIP - Kutu Filtresi Uygulama

Bir görüntüyü bulanıklaştıran Box filtresi uyguluyoruz. Bir Kutu filtresi 3x3, 5x5, 9x9 vb. Boyutlarda olabilir.

Kullanırız OpenCV işlevi filter2DGörüntülere Kutu filtresi uygulamak için. Altında bulunabilirImgprocpaketi. Söz dizimi aşağıda verilmiştir -

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

İşlev bağımsız değişkenleri aşağıda açıklanmıştır -

Sr.No. Argüman ve Açıklama
1

src

Kaynak görüntüdür.

2

dst

Hedef görüntüdür.

3

depth

Dst derinliğidir. Negatif bir değer (-1 gibi), derinliğin kaynakla aynı olduğunu gösterir.

4

kernel

Görüntü üzerinden taranacak çekirdektir.

5

anchor

Çapanın çekirdeğine göre konumudur. Konum Noktası (-1, -1) varsayılan olarak merkezi gösterir.

6

delta

Evrişim sırasında her piksele eklenecek bir değerdir. Varsayılan olarak 0'dır.

7

BORDER_DEFAULT

Bu değere varsayılan olarak izin veriyoruz.

Filter2D () yönteminin dışında, Imgproc sınıfı tarafından sağlanan başka yöntemler de vardır. Kısaca açıklanmıştır -

Sr.No. Yöntem ve Açıklama
1

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

Bir görüntüyü bir renk uzayından diğerine dönüştürür.

2

dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel)

Belirli bir yapılandırma öğesi kullanarak bir görüntüyü genişletir.

3

equalizeHist(Mat src, Mat dst)

Gri tonlamalı bir görüntünün histogramını eşitler.

4

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

Çekirdek ile bir görüntüyü birleştirir.

5

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

Bir Gauss filtresi kullanarak bir görüntüyü bulanıklaştırır.

6

integral(Mat src, Mat sum)

Bir görüntünün integralini hesaplar.

Misal

Aşağıdaki örnek, bir Grayscale görüntüsüne Box filtresi uygulamak için Imgproc sınıfının kullanımını gösterir.

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 = Mat.ones(kernelSize,kernelSize, CvType.CV_32F);	      
         
         for(int i=0; i<kernel.rows(); i++) {
            for(int j=0; j<kernel.cols(); j++) {
            
               double[] m = kernel.get(i, j);
               
               for(int k =0; k<m.length; k++) {
                  m[k] = m[k]/(kernelSize * kernelSize);
               }
               kernel.put(i,j, m);
            }
         }	   
         
         Imgproc.filter2D(source, destination, -1, kernel);
         Highgui.imwrite("output.jpg", destination);
         
      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error: " + e.getMessage());
      }
   }
}

Çıktı

Verilen kodu çalıştırdığınızda, aşağıdaki çıktı görülür -

Gerçek görüntü

Bu örnekte, imajımızı aşağıdaki filtre (çekirdek) ile birleştiriyoruz. Bu filtre, boyutu büyüdükçe görüntünün bulanıklaşmasına neden olur.

Bu orijinal görüntü, aşağıda verilen 5 boyutlu kutu filtre ile birleştirilmiştir -

5 boyutlu kutu filtre

1/25 1/25 1/25 1/25 1/25
1/25 1/25 1/25 1/25 1/25
1/25 1/25 1/25 1/25 1/25
1/25 1/25 1/25 1/25 1/25
1/25 1/25 1/25 1/25 1/25

Dönüştürülmüş Görüntü (Boyut 5 Kutu Filtreli)

Dönüştürülmüş Görüntü (Boyut 9 Kutu Filtreli)