Java-dip-quick-guide

孤立したボーダー画像

ラップされた境界線画像

ボーダー画像を反映

Java DIP-イメージピラミッド

画像ピラミッドは、多重解像度画像を表示する方法に他なりません。最下層は画像の最高解像度バージョンであり、最上層は画像の最低解像度バージョンです。画像ピラミッドは、異なるスケールで画像を処理するために使用されます。

この章では、画像に対してダウンサンプリングとアップサンプリングを実行します。

*OpenCV* 関数 *pyrUp* および *pyrDown* を使用します。 それらは *Imgproc* パッケージの下にあります。 その構文は以下のとおりです-

Imgproc.pyrUp(source, destination, destinationSize);
Imgproc.pyrDown(source, destination,destinationSize);

パラメータは以下のとおりです-

Sr.No.

Parameter & Description

1

source

ソース画像です。

2

destination

これは宛先イメージです。

3

destinationSize

出力画像のサイズです。デフォルトでは、Size（（src.cols 2）、（src.rows 2））として計算されます。

pyrUpおよびpyrDownメソッドとは別に、Imgprocクラスによって提供される他のメソッドがあります。彼らは簡単に説明されています-

Sr.No.	Method & Description
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) 画像をある色空間から別の色空間に変換します。
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) 特定の構造化要素を使用して画像を膨張させます。
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) グレースケール画像のヒストグラムを均等化します。
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) カーネルとイメージを畳み込みます。
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) ガウスフィルターを使用して画像をぼかします。
6	integral(Mat src, Mat sum) 画像の積分を計算します。

例

次の例は、Imgprocクラスを使用して、画像のアップサンプリングとダウンサンプリングを実行する方法を示しています。

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());
      }
   }
}

出力

あなたが与えられたコードを実行すると、次の出力が見られます-

元画像

画像ピラミッドチュートリアル

元の画像では、pyrUp（UPサンプリング）とpyrDown（ダウンサンプリング）が実行されます。サンプリング後の出力は次のようになります-

PyrUPイメージ

画像ピラミッドチュートリアル

pyrDown画像

画像ピラミッドチュートリアル

Java DIP-基本的なしきい値設定

しきい値処理により、最も簡単な方法で画像のセグメント化を実現できます。画像のセグメンテーションとは、各セットのピクセルがいくつかの共通の特性を持つように、完全な画像をピクセルのセットに分割することを意味します。画像のセグメンテーションは、オブジェクトとその境界を定義するのに非常に役立ちます。

この章では、画像に対していくつかの基本的なしきい値処理を実行します。

*OpenCV* 関数 *threshold* を使用します。 *Imgproc* パッケージの下にあります。 その構文は以下のとおりです-

Imgproc.threshold(source, destination, thresh , maxval , type);

パラメータは以下のとおりです-

Sr.No.	Parameter & Description
1	source ソース画像です。
2	destination 宛先画像です。
3	thresh しきい値です。
4	maxval THRESH_BINARYおよびTHRESH_BINARY_INVしきい値タイプで使用される最大値です。
5	type 可能なタイプは、THRESH_BINARY、THRESH_BINARY_INV、THRESH_TRUNC、およびTHRESH_TOZEROです。

これらのしきい値メソッドとは別に、Imgprocクラスによって提供される他のメソッドがあります。彼らは簡単に説明されています-

Sr.No.	Method & Description
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) 画像をある色空間から別の色空間に変換します。
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) 特定の構造化要素を使用して画像を膨張させます。
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) グレースケール画像のヒストグラムを均等化します。
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int ddepth, Mat kernel, Point anchor, double delta) カーネルとイメージを畳み込みます。
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) ガウスフィルターを使用して画像をぼかします。
6	integral(Mat src, Mat sum) 画像の積分を計算します。

例

次の例は、Imgprocクラスを使用して、画像に対してしきい値処理を実行する方法を示しています-

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 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 destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());

         destination = source;
         Imgproc.threshold(source,destination,127,255,Imgproc.THRESH_TOZERO);
         Highgui.imwrite("ThreshZero.jpg", destination);

      } catch (Exception e) {
         System.out.println("error: " + e.getMessage());
      }
   }
}

出力

あなたが与えられたコードを実行すると、次の出力が見られます-

元画像

上記の元の画像では、以下の出力に示されているいくつかのしきい値処理が実行されます-

スレッシュバイナリ

スレッシュバイナリ反転

スレッシュゼロ

Gaussian Filterチュートリアルの適用

Java DIP-画像形状変換

OpenCVを使用すると、画像の形状を簡単に変更できます。画像は、4つの方向のいずれかに反転、拡大縮小、または回転できます。

画像の形状を変更するために、画像を読み取り、Matオブジェクトに変換します。その構文は以下のとおりです-

File input = new File("digital_image_processing.jpg");
BufferedImage image = ImageIO.read(input);
//convert Buffered Image to Mat.

画像の反転

OpenCVでは、以下に説明する3種類のフリップコードを使用できます-

Sr.No.

Flip Code & Description

1

0

0は、x軸を中心に反転することを意味します。

2

1

1は、y軸を中心に反転することを意味します。

3

-1

-1は、両方の軸を中心に反転することを意味します。

適切なフリップコードを Core クラスのメソッド* flip（）*に渡します。その構文は以下のとおりです-

Core.flip(source mat, destination mat1, flip_code);

メソッド* flip（）*は、ソースイメージマトリックス、デスティネーションイメージマトリックス、フリップコードの3つのパラメーターを取ります。

flipメソッドとは別に、Coreクラスによって提供される他のメソッドがあります。彼らは簡単に説明されています-

Sr.No.	Method & Description
1	add(Mat src1, Mat src2, Mat dst) 2つの配列または配列とスカラーの要素ごとの合計を計算します。
2	bitwise_and(Mat src1, Mat src2, Mat dst) 2つの配列または配列とスカラーの要素ごとのビット単位の論理積を計算します。
3	bitwise_not(Mat src, Mat dst) 配列のすべてのビットを反転します。
4	circle(Mat img, Point center, int radius, Scalar color) 円を描きます。
5	sumElems(Mat src) ガウスフィルターを使用して画像をぼかします。
6	subtract(Mat src1, Scalar src2, Mat dst, Mat mask) 2つの配列または配列とスカラー間の要素ごとの差を計算します。

例

次の例は、イメージを反転するコアクラスの使用を示しています-

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.awt.image.DataBufferByte;

import java.io.File;
import javax.imageio.ImageIO;

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class Main {
   public static void main( String[] args ) {

      try {
         System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
         File input = new File("digital_image_processing.jpg");
         BufferedImage image = ImageIO.read(input);

         byte[] data = ((DataBufferByte) image.getRaster().  getDataBuffer()).getData();
         Mat mat = new Mat(image.getHeight(),image.getWidth(),CvType.CV_8UC3);
         mat.put(0, 0, data);

         Mat mat1 = new Mat(image.getHeight(),image.getWidth(),CvType.CV_8UC3);
         Core.flip(mat, mat1, -1);

         byte[] data1 = new byte[mat1.rows()*mat1.cols()*(int)(mat1.elemSize())];
         mat1.get(0, 0, data1);
         BufferedImage image1 = new BufferedImage(mat1.cols(), mat1.rows(), 5);
         image1.getRaster().setDataElements(0,0,mat1.cols(),mat1.rows(),data1);

         File ouptut = new File("hsv.jpg");
         ImageIO.write(image1, "jpg", ouptut);

      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error: " + e.getMessage());
      }
   }
}

出力

上記の例を実行すると、画像名 digital_image_processing.jpg を同等のHSV色空間画像に反転し、 flip.jpg という名前でハードディスクに書き込みます。

元画像

画像形状変換チュートリアル

反転画像

画像形状変換チュートリアル

Java DIP-ガウスフィルターの適用

この章では、画像をぼかす画像にガウスフィルターを適用します。 OpenCV関数GaussianBlurを使用して、画像にガウスフィルターを適用します。 Imgprocパッケージの下にあります。その構文は以下のとおりです-

Imgproc.GaussianBlur(source, destination,Size,SigmaX);

関数の引数は以下に説明されています-

Sr.No.	Argument & Description
1	source ソース画像です。
2	destination 宛先画像です。
3	Size ガウスカーネルサイズです。
4	SigmaX X方向のガウスカーネル標準偏差です。

GaussianBlurメソッドとは別に、Imgprocクラスによって提供される他のメソッドがあります。彼らは簡単に説明されています-

Sr.No.	Method & Description
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) 画像をある色空間から別の色空間に変換します。
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) 特定の構造化要素を使用して画像を膨張させます。
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) グレースケール画像のヒストグラムを均等化します。
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) カーネルとイメージを畳み込みます。
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) ガウスフィルターを使用して画像をぼかします。
6	integral(Mat src, Mat sum) 画像の積分を計算します。

例

次の例は、Imgprocクラスを使用して画像にガウスフィルターを適用する方法を示しています。

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 destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());
         Imgproc.GaussianBlur(source, destination,new Size(45,45), 0);
         Highgui.imwrite("Gaussian45.jpg", destination);

      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error:" + e.getMessage());
      }
   }
}

出力

あなたが与えられたコードを実行すると、次の出力が見られます-

元画像

ガウスフィルターの適用チュートリアル

この元の画像をサイズ11および45のガウスフィルターで畳み込むと、次の出力が表示されます。

サイズ11のガウスフィルター

サイズ45のガウスフィルター

ガウスフィルターチュートリアルの適用

Java DIP-ボックスフィルターの適用

画像をぼかすボックスフィルターを適用します。ボックスフィルターの寸法は、3x3、5x5、9x9などです。

*OpenCV* 関数 *filter2D* を使用して、ボックスフィルターを画像に適用します。 *Imgproc* パッケージの下にあります。 その構文は以下のとおりです-

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

関数の引数は以下に説明されています-

Sr.No.	Argument & Description
1	src ソース画像です。
2	dst 宛先画像です。
3	depth dstの深さです。負の値（-1など）は、深度がソースと同じであることを示します。
4	kernel イメージをスキャンするのはカーネルです。
5	anchor カーネルに対するアンカーの位置です。ロケーションポイント（-1、-1）は、デフォルトで中心を示します。
6	delta これは、畳み込み中に各ピクセルに追加される値です。デフォルトでは0です。
7	BORDER_DEFAULT デフォルトではこの値を許可します。

filter2D（）メソッドとは別に、Imgprocクラスによって提供される他のメソッドがあります。彼らは簡単に説明されています-

Sr.No.	Method & Description
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) 画像をある色空間から別の色空間に変換します。
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) 特定の構造化要素を使用して画像を膨張させます。
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) グレースケール画像のヒストグラムを均等化します。
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) カーネルとイメージを畳み込みます。
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) ガウスフィルターを使用して画像をぼかします。
6	integral(Mat src, Mat sum) 画像の積分を計算します。

例

次の例は、Imgprocクラスを使用してグレースケールの画像にボックスフィルターを適用する方法を示しています。

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());
      }
   }
}

出力

あなたが与えられたコードを実行すると、次の出力が見られます-

元画像

ボックスフィルターの適用チュートリアル

この例では、次のフィルター（カーネル）で画像を畳み込みます。このフィルターは、サイズが大きくなると画像がぼやけます。

この元の画像は、以下に示すサイズ5のボックスフィルターで畳み込まれています-

サイズ5のボックスフィルター

1/25	1/25	1/25	1/25	1/25
1/25	1/25	1/25	1/25	1/25
1/25	1/25	1/25	1/25	1/25
1/25	1/25	1/25	1/25	1/25
1/25	1/25	1/25	1/25	1/25

畳み込み画像（サイズ5のボックスフィルターを使用）

ボックスフィルターの適用チュートリアル

畳み込み画像（サイズ9のボックスフィルターを使用）

ボックスフィルターの適用チュートリアル

Java DIP-侵食と膨張

この章では、膨張と収縮の2つの非常に一般的な形態演算子を適用することを学びます。

*OpenCV* 関数 *erode* および *dilate* を使用します。 それらは *Imgproc* パッケージの下にあります。 その構文は以下のとおりです-

Imgproc.erode(source, destination, element);
Imgproc.dilate(source, destination, element);

パラメータは以下のとおりです-

Sr.No.

Parameter & Description

1

source

ソース画像です。

2

destination

宛先画像です。

3

element

これは収縮と膨張に使用される構造化要素であり、element = Mat（）の場合、3 x 3の長方形の構造化要素が使用されます。

erode（）およびdilate（）メソッドとは別に、Imgprocクラスによって提供される他のメソッドがあります。彼らは簡単に説明されています-

Sr.No.	Method & Description
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) 画像をある色空間から別の色空間に変換します。
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) 特定の構造化要素を使用して画像を膨張させます。
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) グレースケール画像のヒストグラムを均等化します。
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) カーネルとイメージを畳み込みます。
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) ガウスフィルターを使用して画像をぼかします。
6	integral(Mat src, Mat sum) 画像の積分を計算します。

例

次の例は、Imgprocクラスを使用して画像の収縮と膨張を実行する方法を示しています-

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 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 destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());

         destination = source;

         int erosion_size = 5;
         int dilation_size = 5;

         Mat element = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new  Size(2*erosion_size + 1, 2*erosion_size+1));
         Imgproc.erode(source, destination, element);
         Highgui.imwrite("erosion.jpg", destination);

         source = Highgui.imread("digital_image_processing.jpg",  Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

         destination = source;

         Mat element1 = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new  Size(2*dilation_size + 1, 2*dilation_size+1));
         Imgproc.dilate(source, destination, element1);
         Highgui.imwrite("dilation.jpg", destination);

      } catch (Exception e) {
         System.out.println("error:" + e.getMessage());
      }
   }
}

出力

あなたが与えられたコードを実行すると、次の出力が見られます-

元画像

侵食と膨張のチュートリアル

上記の元の画像では、以下の出力に示されているいくつかの収縮および膨張操作が実行されています-

侵食

侵食と膨張のチュートリアル

膨張

侵食と膨張のチュートリアル

Java DIP-透かしの適用

この章では、画像に透かしを適用する2つの方法を学びます。これらの方法は-

テキスト透かしの適用
画像の透かしの適用

テキスト透かしの適用

*OpenCV* 関数 *putText* を使用して、画像にテキストの透かしを適用します。 *Core* パッケージの下にあります。 その構文は以下のとおりです-

Core.putText(source, Text, Point, fontFace ,fontScale , color);

この関数のパラメータは以下に説明されています-

Sr.No.	Parameter & Description
1	Source ソース画像です。
2	Text 画像に表示されるのは文字列テキストです。
3	Point 画像上にテキストが表示されるポイントです。
4	fontFace フォントの種類。例えば-FONT_HERSHEY_SIMPLEX、FONT_HERSHEY_PLAIN、FONT_HERSHEY_COMPLEXなど。
5	fontScale フォント固有の基本サイズを乗算するのは、フォントスケール係数です。
6	color テキストの色です。

putTextメソッドとは別に、Coreクラスによって提供される他のメソッドがあります。彼らは簡単に説明されています-

Sr.No.	Method & Description
1	normalize(Mat src, Mat dst, double alpha, double beta, int norm_type) 配列の標準または値の範囲を正規化します。
2	perspectiveTransform(Mat src, Mat dst, Mat m) ベクトルの透視行列変換を実行します。
3	phase(Mat x, Mat y, Mat angle) 2Dベクトルの回転角度を計算します。
4	rectangle(Mat img, Point pt1, Point pt2, Scalar color) 単純な、太い、または塗りつぶされた直立した長方形を描画します。
5	reduce(Mat src, Mat dst, int dim, int rtype, int dtype) 行列をベクトルに縮小します。
6	transform(Mat src, Mat dst, Mat m) すべての配列要素のマトリックス変換を実行します。

例

次の例は、Coreクラスを使用してテキストの透かしを画像に適用する方法を示しています-

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;

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 destination = new Mat(source.rows(),source.cols(), source.type());

         Core.putText(source, "finddevguides.com", new Point  (source.rows()/2,source.cols()/2), Core.FONT_ITALIC,new Double(1),new  Scalar(255));

         Highgui.imwrite("watermarked.jpg", source);

      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error: "+e.getMessage());
      }
   }
}

出力

あなたが与えられたコードを実行すると、次の出力が見られます-

元画像

テキスト透かし画像

画像に画像透かしを適用する

*OpenCV* 関数 *addWeighted* を使用して、画像に画像の透かしを適用します。 *Core* パッケージの下にあります。 その構文は以下のとおりです-

Core.addWeighted(InputArray src1, alpha, src2 (Watermark image), beta, gamma, OutputArray dst);

この関数のパラメータは以下に説明されています-

Sr.No.	Parameter & Description
1	src1 最初の入力配列です。
2	alpha これは、最初の配列要素の重みです。
3	src2 これは、src1と同じサイズとチャネル番号の2番目の入力配列です。
4	beta 2番目の配列要素の重みです。
5	gamma これは、各合計に追加されるスカラーです。
6	dst 入力配列と同じサイズとチャンネル数を持つ出力配列です。

例

次の例は、Coreクラスを使用して画像に透かしを適用する方法を示しています-

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;

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 waterMark = Highgui.imread("watermark.png",  Highgui.CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
         Rect ROI = new Rect(waterMark.rows() * 4,waterMark.cols(),  waterMark.cols(),waterMark.rows());

         Core.addWeighted(source.submat(ROI), 0.8, waterMark, 0.2, 1,  source.submat(ROI));
         Highgui.imwrite("watermarkedImage.jpg", source);

      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error: " + e.getMessage());
      }
   }
}

出力

あなたが与えられたコードを実行すると、次の出力が見られます-

元画像

透かし画像

透かし画像