이미지의 팽창 수축 처리
실행 환경
Google 공동체
Google Colaboratory에서 이미지를 로드할 준비
from google.colab import files
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
필요한 라이브러리 로드
import cv2 #opencv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
이미지 준비
img = plt.imread("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/img/Lenna.bmp")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
코드
#オリジナル画像
plt.subplot(2,3,1)
plt.title("Original", fontsize=10)
plt.imshow(gray)
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
#膨張 カーネルサイズ領域から輝度の高いものを選ぶ
plt.subplot(2,3,4)
plt.title("dilate", fontsize=10)
dst = cv2.dilate(gray,kernel,iterations = 1) #iterations:膨張回数
plt.imshow(dst)
#収縮 カーネルサイズ領域から輝度の低いものを選ぶ
plt.subplot(2,3,5)
plt.title("erode", fontsize=10)
dst = cv2.erode(gray,kernel,iterations = 1) #iterations:収縮回数
plt.imshow(dst)
plt.show()
결과
잘 사용하면 누락 값을 보완하고 노이즈 제거에 사용할 수 있습니다.
Reference
이 문제에 관하여(이미지의 팽창 수축 처리), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/Ksandesu/items/e044619859db7b7fe523
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
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from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
필요한 라이브러리 로드
import cv2 #opencv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
이미지 준비
img = plt.imread("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/img/Lenna.bmp")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
코드
#オリジナル画像
plt.subplot(2,3,1)
plt.title("Original", fontsize=10)
plt.imshow(gray)
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
#膨張 カーネルサイズ領域から輝度の高いものを選ぶ
plt.subplot(2,3,4)
plt.title("dilate", fontsize=10)
dst = cv2.dilate(gray,kernel,iterations = 1) #iterations:膨張回数
plt.imshow(dst)
#収縮 カーネルサイズ領域から輝度の低いものを選ぶ
plt.subplot(2,3,5)
plt.title("erode", fontsize=10)
dst = cv2.erode(gray,kernel,iterations = 1) #iterations:収縮回数
plt.imshow(dst)
plt.show()
결과
잘 사용하면 누락 값을 보완하고 노이즈 제거에 사용할 수 있습니다.
Reference
이 문제에 관하여(이미지의 팽창 수축 처리), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/Ksandesu/items/e044619859db7b7fe523
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
img = plt.imread("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/img/Lenna.bmp")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
코드
#オリジナル画像
plt.subplot(2,3,1)
plt.title("Original", fontsize=10)
plt.imshow(gray)
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
#膨張 カーネルサイズ領域から輝度の高いものを選ぶ
plt.subplot(2,3,4)
plt.title("dilate", fontsize=10)
dst = cv2.dilate(gray,kernel,iterations = 1) #iterations:膨張回数
plt.imshow(dst)
#収縮 カーネルサイズ領域から輝度の低いものを選ぶ
plt.subplot(2,3,5)
plt.title("erode", fontsize=10)
dst = cv2.erode(gray,kernel,iterations = 1) #iterations:収縮回数
plt.imshow(dst)
plt.show()
결과
잘 사용하면 누락 값을 보완하고 노이즈 제거에 사용할 수 있습니다.
Reference
이 문제에 관하여(이미지의 팽창 수축 처리), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/Ksandesu/items/e044619859db7b7fe523
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#オリジナル画像
plt.subplot(2,3,1)
plt.title("Original", fontsize=10)
plt.imshow(gray)
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
#膨張 カーネルサイズ領域から輝度の高いものを選ぶ
plt.subplot(2,3,4)
plt.title("dilate", fontsize=10)
dst = cv2.dilate(gray,kernel,iterations = 1) #iterations:膨張回数
plt.imshow(dst)
#収縮 カーネルサイズ領域から輝度の低いものを選ぶ
plt.subplot(2,3,5)
plt.title("erode", fontsize=10)
dst = cv2.erode(gray,kernel,iterations = 1) #iterations:収縮回数
plt.imshow(dst)
plt.show()
Reference
이 문제에 관하여(이미지의 팽창 수축 처리), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/Ksandesu/items/e044619859db7b7fe523텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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