Java DIP - Aplicando Filtro de Caixa

Aplicamos o filtro Box que desfoca uma imagem. Um filtro Box pode ter as dimensões 3x3, 5x5, 9x9 etc.

Nós usamos OpenCV função filter2Dpara aplicar o filtro de caixa às imagens. Pode ser encontrado emImgprocpacote. Sua sintaxe é fornecida abaixo -

filter2D(src, dst, depth , kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT );

Os argumentos da função são descritos abaixo -

Sr. Não.	Argumento e Descrição
1	src É a imagem de origem.
2	dst É uma imagem de destino.
3	depth É a profundidade do dst. Um valor negativo (como -1) indica que a profundidade é igual à fonte.
4	kernel É o kernel a ser varrido pela imagem.
5	anchor É a posição da âncora em relação ao seu núcleo. A localização Ponto (-1, -1) indica o centro por padrão.
6	delta É um valor a ser adicionado a cada pixel durante a convolução. Por padrão, é 0.
7	BORDER_DEFAULT Deixamos esse valor por padrão.

Além do método filter2D (), existem outros métodos fornecidos pela classe Imgproc. Eles são descritos resumidamente -

Sr. Não.	Método e Descrição
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) Ele converte uma imagem de um espaço de cores para outro.
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) Ele dilata uma imagem usando um elemento estruturante específico.
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) Equaliza o histograma de uma imagem em tons de cinza.
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) Ele convolve uma imagem com o kernel.
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) Desfoca uma imagem usando um filtro gaussiano.
6	integral(Mat src, Mat sum) Ele calcula a integral de uma imagem.

Exemplo

O exemplo a seguir demonstra o uso da classe Imgproc para aplicar o filtro Box a uma imagem em tons de cinza.

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 = Mat.ones(kernelSize,kernelSize, CvType.CV_32F);	      
         
         for(int i=0; i<kernel.rows(); i++) {
            for(int j=0; j<kernel.cols(); j++) {
            
               double[] m = kernel.get(i, j);
               
               for(int k =0; k<m.length; k++) {
                  m[k] = m[k]/(kernelSize * kernelSize);
               }
               kernel.put(i,j, m);
            }
         }	   
         
         Imgproc.filter2D(source, destination, -1, kernel);
         Highgui.imwrite("output.jpg", destination);
         
      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error: " + e.getMessage());
      }
   }
}

Resultado

Quando você executa o código fornecido, a seguinte saída é vista -

Imagem original

Neste exemplo, nós convolvemos nossa imagem com o seguinte filtro (kernel). Este filtro resulta em borrar uma imagem conforme seu tamanho aumenta.

Esta imagem original foi convolvida com o filtro de caixa de tamanho 5, que é dado abaixo -

Filtro de caixa de tamanho 5

25/01	25/01	25/01	25/01	25/01
25/01	25/01	25/01	25/01	25/01
25/01	25/01	25/01	25/01	25/01
25/01	25/01	25/01	25/01	25/01
25/01	25/01	25/01	25/01	25/01

Imagem convolvida (com filtro de caixa de tamanho 5)

Imagem convolvida (com filtro de caixa de tamanho 9)