영상 처리 (6) 그 레이스 케 일 형태학 의 부식 과 팽창
그 중에서 g (x, y) 는 부식 후의 그 레이스 케 일 이미지 이 고 f (x, y) 는 원 그 레이스 케 일 이미지 이 며 B 는 구조 요소 이다.
자연 언어 로 설명 하면:
부식 연산 은 구조 요소 가 확 정 된 이웃 블록 에서 이미지 값 과 구조 요소 값 의 차 이 를 선택 하 는 최소 값 이다.
그 레이스 케 일 이미지 의 팽창 연산 의 수학 적 정 의 는:
자연 언어 로 설명 하면:
팽창 연산 은 구조 요소 에 의 해 확 정 된 인접 블록 에서 이미지 값 과 구조 요소 값 의 합 을 선택 하 는 최대 값 이다.
그 레이스 케 일 형태학 에 서 는 일반적으로 평탄 한 구조 요 소 를 선택한다.이른바 '평탄' 이란 구조 원소 의 높이 가 0 이라는 것 을 말한다.따라서 이러한 구조 요소, B 의 값 은 D 에 있 습 니 다.b 정의 필드 안의 모든 좌 표 는 0 이 고 위의 두 공식 은 다시 쓸 수 있 습 니 다.
나 는 이 RGB 세 채널 을 모두 처리 하여 그 레이스 케 일 팽창 과 부식 연산 을 컬러 이미지 에 도 효과 적 으로 만 들 었 다.그러나 현재 컬러 이미지 의 부식 과 팽창 에 대해 서 는 통 일 된 정의 가 없 으 며 이 방법 은 참고 만 한다.
다음은 알고리즘 구현 (선택 한 템 플 릿 은 3 * 3):
///
///
///
///
///
/// true false
public static bool Erode(Bitmap srcBmp, out Bitmap dstBmp) {
if (srcBmp == null) {
dstBmp = null;
return false;
}
Bitmap grayBmp = null;
dstBmp = new Bitmap(srcBmp);
BitmapData bmpDataGray = null;
ToGray(srcBmp, out grayBmp);
bmpDataGray = grayBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, grayBmp.Width, grayBmp.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);
BitmapData bmpDataSrc = srcBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, srcBmp.Width, srcBmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);
BitmapData bmpDataDst = dstBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, dstBmp.Width, dstBmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);
unsafe {
int[] grayValueArray = new int[25];
long[] index = new long[25];
for (int i = 0; i < 25; i++) {
grayValueArray[i] = 255;
}
byte* ptrSrc = (byte*)bmpDataSrc.Scan0;
byte* ptrDst = (byte*)bmpDataDst.Scan0;
byte* ptrGray = null;
ptrGray = (byte*)bmpDataGray.Scan0;
for (int i = 0; i < bmpDataSrc.Height; i++) {// ，
for (int j = 0; j < bmpDataSrc.Width; j++) {
grayValueArray[0] = ptrGray[Math.Abs(i - 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + Math.Abs(j - 1) % bmpDataSrc.Width * 3];
grayValueArray[1] = ptrGray[Math.Abs(i - 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + j * 3];
grayValueArray[2] = ptrGray[Math.Abs(i - 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + (j + 1) % bmpDataSrc.Width * 3];
grayValueArray[3] = ptrGray[i * bmpDataSrc.Stride + Math.Abs(j - 1) % bmpDataSrc.Width * 3];
grayValueArray[4] = ptrGray[i * bmpDataSrc.Stride + j * 3];
grayValueArray[5] = ptrGray[i * bmpDataSrc.Stride + (j + 1) % bmpDataSrc.Width * 3];
grayValueArray[6] = ptrGray[(i + 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + Math.Abs(j - 1) % bmpDataSrc.Width * 3];
grayValueArray[7] = ptrGray[(i + 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + j * 3];
grayValueArray[8] = ptrGray[(i + 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + (j + 1) % bmpDataSrc.Width * 3];
index[0] = Math.Abs(i - 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + Math.Abs(j - 1) % bmpDataSrc.Width * 3;
index[1] = Math.Abs(i - 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + j * 3;
index[2] = Math.Abs(i - 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + (j + 1) % bmpDataSrc.Width * 3;
index[3] = i * bmpDataSrc.Stride + Math.Abs(j - 1) % bmpDataSrc.Width * 3;
index[4] = i * bmpDataSrc.Stride + j * 3;
index[5] = i * bmpDataSrc.Stride + (j + 1) % bmpDataSrc.Width * 3;
index[6] = (i + 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + Math.Abs(j - 1) % bmpDataSrc.Width * 3;
index[7] = (i + 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + j * 3;
index[8] = (i + 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + (j + 1) % bmpDataSrc.Width * 3;
Array.Sort(grayValueArray, index);
ptrDst[i * bmpDataDst.Stride + j * 3] = ptrSrc[index[0]];
ptrDst[i * bmpDataDst.Stride + j * 3 + 1] = ptrSrc[index[0] + 1];
ptrDst[i * bmpDataDst.Stride + j * 3 + 2] = ptrSrc[index[0] + 2];
}
}
srcBmp.UnlockBits(bmpDataSrc);
dstBmp.UnlockBits(bmpDataDst);
}
return true;
} ///
///
///
///
///
/// true false
public static bool Erode(Bitmap srcBmp, out Bitmap dstBmp) {
if (srcBmp == null) {
dstBmp = null;
return false;
}
Bitmap grayBmp = null;
dstBmp = new Bitmap(srcBmp);
BitmapData bmpDataGray = null;
ToGray(srcBmp, out grayBmp);
bmpDataGray = grayBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, grayBmp.Width, grayBmp.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);
BitmapData bmpDataSrc = srcBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, srcBmp.Width, srcBmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);
BitmapData bmpDataDst = dstBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, dstBmp.Width, dstBmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);
unsafe {
int[] grayValueArray = new int[25];
long[] index = new long[25];
for (int i = 0; i < 25; i++) {
grayValueArray[i] = 255;
}
byte* ptrSrc = (byte*)bmpDataSrc.Scan0;
byte* ptrDst = (byte*)bmpDataDst.Scan0;
byte* ptrGray = null;
ptrGray = (byte*)bmpDataGray.Scan0;
for (int i = 0; i < bmpDataSrc.Height; i++) {
for (int j = 0; j < bmpDataSrc.Width; j++) {// ，
grayValueArray[0] = ptrGray[Math.Abs(i - 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + Math.Abs(j - 1) % bmpDataSrc.Width * 3];
grayValueArray[1] = ptrGray[Math.Abs(i - 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + j * 3];
grayValueArray[2] = ptrGray[Math.Abs(i - 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + (j + 1) % bmpDataSrc.Width * 3];
grayValueArray[3] = ptrGray[i * bmpDataSrc.Stride + Math.Abs(j - 1) % bmpDataSrc.Width * 3];
grayValueArray[4] = ptrGray[i * bmpDataSrc.Stride + j * 3];
grayValueArray[5] = ptrGray[i * bmpDataSrc.Stride + (j + 1) % bmpDataSrc.Width * 3];
grayValueArray[6] = ptrGray[(i + 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + Math.Abs(j - 1) % bmpDataSrc.Width * 3];
grayValueArray[7] = ptrGray[(i + 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + j * 3];
grayValueArray[8] = ptrGray[(i + 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + (j + 1) % bmpDataSrc.Width * 3];
index[0] = Math.Abs(i - 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + Math.Abs(j - 1) % bmpDataSrc.Width * 3;
index[1] = Math.Abs(i - 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + j * 3;
index[2] = Math.Abs(i - 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + (j + 1) % bmpDataSrc.Width * 3;
index[3] = i * bmpDataSrc.Stride + Math.Abs(j - 1) % bmpDataSrc.Width * 3;
index[4] = i * bmpDataSrc.Stride + j * 3;
index[5] = i * bmpDataSrc.Stride + (j + 1) % bmpDataSrc.Width * 3;
index[6] = (i + 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + Math.Abs(j - 1) % bmpDataSrc.Width * 3;
index[7] = (i + 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + j * 3;
index[8] = (i + 1) % bmpDataSrc.Height * bmpDataSrc.Stride + (j + 1) % bmpDataSrc.Width * 3;
Array.Sort(grayValueArray, index);
ptrDst[i * bmpDataDst.Stride + j * 3] = ptrSrc[index[8]];
ptrDst[i * bmpDataDst.Stride + j * 3 + 1] = ptrSrc[index[8] + 1];
ptrDst[i * bmpDataDst.Stride + j * 3 + 2] = ptrSrc[index[8] + 2];
}
}
srcBmp.UnlockBits(bmpDataSrc);
dstBmp.UnlockBits(bmpDataDst);
}
return true;
}효과 도
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
Python 버 전의 cairo 모듈 설치: PycairoWindows 에 cairo 를 어떻게 설치 하 는 지, 특히 for python 을 어떻게 설치 하 는 지. 대응 하 는 Pycairo 를 찾 았 는데 보 니 아까 홈 페이지 에 있 던 것 같 습 니 다. 그리고 ...
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