Обработка изображений через OpenCV
Резюме
Плагин предназначен для обработки изображений по средствам OpenCV
Обзор
Описание пользовательского интерфейса:
Наверху находятся кнопки назад, вперед, загрузить, сохранить как, запустить, поля для ввода исходного и конечного путей. В центре находится изображение. Правее от изображения выводятся команд. Справа от команд - ввод параметов.Список методов плагина:
- smooth_blur – Суммирование по окрестности param1 x param2 пикселя с последующим масштабированием на 1/(param1 x param2)
- smooth_gaussian – Выполните сглаживание по Гауссу
- smooth_median – Медианное размытие
- bilateral_filter – Применение двусторонней фильтрации 3x3
- box_filter – Размывает изображение с помощью фильтра коробки
- sqr_box_filter – Вычисляет нормализованную сумму квадратов значений пикселей, перекрывающих фильтр. Для каждого пикселя (x, y) исходного изображения функция вычисляет сумму квадратов тех значений соседних пикселей, которые перекрывают фильтр,размещенный над пикселем (x, y). Ненормализованный квадратный фильтр может быть полезен при вычислении локальной статистики изображения, такой как локальная дисперсия и стандартное отклонение в окрестности пикселя.
- filter_2D – Применяет произвольный линейный фильтр к изображению. Поддерживается работа на месте. Когда апертура частично находится за пределами изображения, функция интерполирует значения выделенных пикселей из ближайших пикселей, находящихсявнутри изображения.
- filter_speckles – Отфильтровывает небольшие шумовые пятна (крапинки) на карте несоответствия.
- edge_preserving_filter – Фильтр сохранения границ
- pyr_mean_shift_filtering – Фильтрует изображение с помощью алгоритма среднего сдвига
- to_grayscale – Преобразовать в черно-белое изображение
- invert – Вычисляет дополнительное изображение
- canny – Находит края на входном изображении и отмечает их на краях выходного изображения, используя алгоритм Canny. Наименьший из threshold1 и threshold2 используется для связывания ребер, наибольший — для нахождения начальных сегментов сильныхребер.
- dilate – Расширяет исходное изображение, используя указанный структурирующий элемент, определяющий форму окрестности пикселя, по которой берется максимум. Функция поддерживает режим на месте. Расширение ю можно применять несколько (итераций) раз. Вслучае цветного изображения каждый канал обрабатывается независимо
- resize – Изменяет размер изображения до указанного размера
- crop – Обрезать изображение
- reshape – Изменяет форму и/или количество каналов 2D-матрицы
- split – Разделяет многоканальный массив на отдельные одноканальные массивы. Для работы доступны два режима. Если исходный массив имеет N каналов, то, если первые N каналов назначения не являются IntPtr.Zero, все они извлекаются из исходного массива,в противном случае, если только один целевой канал из первых N не является IntPtr.Zero, этот конкретный канал извлекается, иначе возникает ошибка. Остальные каналы назначения (кроме первых N) всегда должны иметь значение IntPtr.Zero. Для IplImage cvCopy с набором COI также можно использоватьдля извлечения одного канала из изображения.
- bitwise_and – Вычисляет поэлементное побитовое логическое соединение двух массивов: dst(I)=src1(I) & src2(I), если маска(I)!=0. В случае массивов с плавающей запятой для операции используются их битовые представления. Все массивы должны иметьодинаковый тип, кроме маски, и одинаковый размер.
- bitwise_not – Инвертирует каждый бит каждого элемента массива
- bitwise_or – Вычисляет поэлементную побитовую дизъюнктию двух массивов: dst(I)=источник1(I)|источник2(I). В случае массивов с плавающей запятой для операции используются их битовые представления. Все массивы должны иметь одинаковый тип, кроме маски,и одинаковый размер.
- bitwise_xor – Вычисляет поэлементное побитовое логическое соединение двух массивов: dst(I)=src1(I)^src2(I), если маска(I)!=0. В случае массивов с плавающей запятой для операции используются их битовые представления. Все массивы должны иметьодинаковый тип, кроме маски, и одинаковый размер.
- rotate – Вращать изображение
- threshold – Применяет порог фиксированного уровня к каждому элементу массива. Функция применяет пороговое значение фиксированного уровня к многоканальному массиву. Эта функция обычно используется для получения двухуровневого (бинарного) изображенияиз изображения в градациях серого. (сравните также может быть использован для этой цели) или для удаления шума, то есть, отфильтровывать пиксели со слишком маленькими или слишком большими значениями. Есть несколько типов пороговое значение, поддерживаемое функцией. Они определяются параметромтипа.
- adaptive_threshold – Преобразует изображение в градациях серого в бинарное изображение. Порог рассчитывается индивидуально для каждого пикселя. Для метода CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C это среднее значение blockSize x blockSize в пикселях. окрестность,вычтенная из param1. Для метода CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C это взвешенная сумма (по Гауссу) размера блока x размер блока в пикселях, вычтенная из param1.
- hconcat – Горизонтальное объединение двух изображений
- vconcat – Вертикальное объединение двух изображений
- transpose – Транспонировать изображение