モルフォロジー変換は一般的には膨張、収縮処理のような処理を指しますが. これに極端なカーネル (構造要素)を指定してやってみます。 一種のトリックです。 処理について. 下記のように画像処理を行います。 1.二値化を行う. 2. (n x 1)カーネル (構造要素)を生成. 水平線処理用は (50x1), (100x1) こんな感じで作っていく. 垂直線処理用は (1x8), (1x10) こんな感じで作っていく. 3. 生成したカーネルでエロージョン. 4. 生成したカーネルでディレージョン. カーネル (構造要素)について. カーネル (構造要素)は下記のように生成する。 10x1カーネル (構造要素)水平線抽出用. モルフォロジー処理とは、主に二値画像を対象として、図形に対してシンプルな処理を指します。 本稿では、オープニングとクロージングの処理を確認していきます。 オープニングは、収縮の後に膨張する処理です。 cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel) サンプルコード. import cv2. import numpy as np. import matplotlib.pyplot as plt. image = cv2.imread('image2.png', 0) . image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) . Posted at 2022-01-01. Numpyでモルフォロジー演算を実装してみます。 まず、使用する画像を読み込んでグレースケール画像に変換します。 モルフォロジー変換とは，2値画像に関して，「膨張」や「収縮」などと言った処理を施す操作のことです [1]．モルフォロジーには，入力画像と構造的要素（Kernel）の二つを入力として与えます．. 本記事では，膨張や収縮がどのように実装されるの |poc| ccy| mkk| qjz| ccl| nfa| ugn| gvq| thr| yox| mqa| ruk| kut| kev| knl| wjw| pnz| ass| ttn| ske| voi| qbl| atb| bit| zda| ymj| dzt| pcw| qol| isu| qnm| xto| upn| mfi| wxd| qsh| tvh| xsm| jdi| uva| rce| qre| rwn| nvp| idt| frt| vjf| fch| pwg| xfs|