Java DIP - Sobel Operatörü
Sobel operatörü Prewitt operatörüne çok benzer. Aynı zamanda türev bir maskedir ve kenar algılama için kullanılır. Sobel operatörü, bir görüntüdeki iki tür kenarı algılamak için kullanılır: Dikey yön kenarları ve Yatay yön kenarları.
Kullanacağız OpenCV işlevi filter2DSobel operatörünü görüntülere uygulamak. Altında bulunabilirImgprocpaketi. Söz dizimi aşağıda verilmiştir -
filter2D(src, dst, depth , kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT );
İşlev bağımsız değişkenleri aşağıda açıklanmıştır -
Sr.No. | Argüman |
---|---|
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, Sobel operatörünü Grayscale görüntüsüne 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 = 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());
}
}
}
Çıktı
Verilen kodu çalıştırdığınızda, aşağıdaki çıktı görülür -
Gerçek görüntü

Bu orijinal görüntü, aşağıda verilen Sobel dikey kenar operatörü ile birleştirilir -
Dikey yön
-1 | 0 | 1 |
-2 | 0 | 2 |
-1 | 0 | 1 |
Dönüşümlü Görüntü (Dikey Yön)

Bu orijinal, aşağıda verilen Sobel operatörünün yatay kenarları ile birleştirilmiştir -
Yatay Yön
-1 | -2 | -1 |
0 | 0 | 0 |
1 | 2 | 1 |
Dönüştürülmüş Görüntü (Yatay Yön)
