モルフォロジー 変換
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
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