Java DIP - Piramidi di immagini
La piramide dell'immagine non è altro che un metodo per visualizzare un'immagine a più risoluzioni. Il livello più basso è una versione dell'immagine con la risoluzione più alta e il livello più alto è una versione dell'immagine con la risoluzione più bassa. Le piramidi di immagini vengono utilizzate per gestire l'immagine su scale diverse.
In questo capitolo eseguiremo alcuni campionamenti in basso e in alto sulle immagini.
Noi usiamo OpenCV funzioni pyrUp e pyrDown. Possono essere trovati sottoImgprocpacchetto. La sua sintassi è data di seguito:
Imgproc.pyrUp(source, destination, destinationSize);
Imgproc.pyrDown(source, destination,destinationSize);
I parametri sono descritti di seguito:
Sr.No. | Parametro e descrizione |
---|---|
1 |
source È l'immagine sorgente. |
2 |
destination È l'immagine di destinazione. |
3 |
destinationSize È la dimensione dell'immagine di output. Per impostazione predefinita, viene calcolato come Size ((src.cols * 2), (src.rows * 2)). |
Oltre ai metodi pyrUp e pyrDown, ci sono altri metodi forniti dalla classe Imgproc. Sono descritti brevemente:
Sr.No. | Metodo e descrizione |
---|---|
1 |
cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) Converte un'immagine da uno spazio colore a un altro. |
2 |
dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) Dilata un'immagine utilizzando uno specifico elemento strutturante. |
3 |
equalizeHist(Mat src, Mat dst) Equalizza l'istogramma di un'immagine in scala di grigi. |
4 |
filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) Convolge un'immagine con il kernel. |
5 |
GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) Sfoca un'immagine usando un filtro gaussiano. |
6 |
integral(Mat src, Mat sum) Calcola l'integrale di un'immagine. |
Esempio
L'esempio seguente mostra l'uso della classe Imgproc per eseguire il campionamento verso l'alto e verso il basso su un'immagine.
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class main {
public static void main( String[] args ) {
try{
System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
Mat source = Highgui.imread("digital_image_processing.jpg",
Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
Mat destination1 = new Mat(source.rows()*2, source.cols()*2,source.type());
destination1 = source;
Imgproc.pyrUp(source, destination1, new Size(source.cols()*2 source.rows()*2));
Highgui.imwrite("pyrUp.jpg", destination1);
source = Highgui.imread("digital_image_processing.jpg",
Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
Mat destination = new Mat(source.rows()/2,source.cols()/2, source.type());
destination = source;
Imgproc.pyrDown(source, destination, new Size(source.cols()/2, source.rows()/2));
Highgui.imwrite("pyrDown.jpg", destination);
} catch (Exception e) {
System.out.println("error: " + e.getMessage());
}
}
}
Produzione
Quando esegui il codice dato, viene visualizzato il seguente output:
Immagine originale
Sull'immagine originale, vengono eseguiti pyrUp (UP Sampling) e pyrDown (Down Sampling). L'output dopo il campionamento è come mostrato di seguito: