침식과 팽창은 두 가지 기본적인 형태학적 작업입니다. 이름에서 알 수 있듯이 모폴로지 연산은 이미지를 모양에 따라 처리하는 연산의 집합입니다.
팽창 작업 동안 추가 픽셀이 이미지 경계에 추가되고 침식 작업 동안 이미지 경계에서 추가 픽셀이 제거됩니다. 팽창 과정 동안 추가되는 총 픽셀 수는 사용된 구조 요소의 치수에 따라 다릅니다.
Morphological Gradient는 이미지의 팽창과 침식의 차이와 동일한 연산입니다. 결과 이미지의 각 픽셀 값은 주변 픽셀의 대비 강도를 나타냅니다. 이것은 에지 감지, 분할 및 개체의 윤곽선을 찾는 데 사용됩니다.
예시
다음 Java 예제는 주어진 이미지의 형태학적 기울기를 포함하는 창을 생성합니다 -
import java.awt.Image;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.IOException;
import javafx.application.Application;
import javafx.embed.swing.SwingFXUtils;
import javafx.scene.Group;
import javafx.scene.Scene;
import javafx.scene.image.ImageView;
import javafx.scene.image.WritableImage;
import javafx.stage.Stage;
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class MorphologicalGradient extends Application {
public void start(Stage stage) throws IOException {
//Loading the OpenCV core library
System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
//Reading image data
String file ="D:\\Images\\morph_input1.jpg";
Mat src = Imgcodecs.imread(file);
//Creating destination matrix
Mat dst = new Mat(src.rows(), src.cols(), src.type());
//Preparing the kernel matrix object
Mat kernel = Mat.ones(5,5, CvType.CV_32F);
//Applying dilate on the Image
Imgproc.morphologyEx(src, dst, Imgproc.MORPH_GRADIENT, kernel);
//Converting matrix to JavaFX writable image
Image img = HighGui.toBufferedImage(dst);
WritableImage writableImage= SwingFXUtils.toFXImage((BufferedImage) img, null);
//Setting the image view
ImageView imageView = new ImageView(writableImage);
imageView.setX(10);
imageView.setY(10);
imageView.setFitWidth(575);
imageView.setPreserveRatio(true);
//Setting the Scene object
Group root = new Group(imageView);
Scene scene = new Scene(root, 595, 400);
stage.setTitle("Morphological Gradient");
stage.setScene(scene);
stage.show();
}
public static void main(String args[]) {
launch(args);
}
} 입력 이미지
출력 이미지
