Java DIP - Operador Robinson

Las máscaras de brújula Robinson son otro tipo de máscaras derivadas que se utilizan para la detección de bordes. Este operador también se conoce como máscara de dirección. En este operador tomamos una máscara y la giramos en las ocho direcciones principales para obtener los bordes de las ocho direcciones.

Vamos a usar OpenCV función filter2Dpara aplicar el operador de Robinson a las imágenes. Se puede encontrar enImgprocpaquete. Su sintaxis se da a continuación:

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

Los argumentos de la función se describen a continuación:

No Señor. Argumento y descripción
1

src

Es la imagen de origen.
2

dst

Es imagen de destino.
3

depth

Es la profundidad de dst. Un valor negativo (como -1) indica que la profundidad es la misma que la fuente.
4

kernel

Es el núcleo que se va a escanear a través de la imagen.
5

anchor

Es la posición del ancla en relación con su núcleo. El punto de ubicación (-1, -1) indica el centro por defecto.
6

delta

Es un valor que se agrega a cada píxel durante la convolución. Por defecto es 0.
7

BORDER_DEFAULT

Dejamos este valor por defecto.

Aparte del método filter2D, hay otros métodos proporcionados por la clase Imgproc. Se describen brevemente:

No Señor. Método y descripción
1

cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn)

Convierte una imagen de un espacio de color a otro.
2

dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel)

Dilata una imagen utilizando un elemento estructurante específico.
3

equalizeHist(Mat src, Mat dst)

Ecualiza el histograma de una imagen en escala de grises.
4

filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta)

Convierte una imagen con el kernel.
5

GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX)

Desenfoca una imagen usando un filtro gaussiano.
6

integral(Mat src, Mat sum)

Calcula la integral de una imagen.

Ejemplo

El siguiente ejemplo demuestra el uso de la clase Imgproc para aplicar el operador de Robinson a una imagen de escala de grises.

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 = new Mat(kernelSize,kernelSize, CvType.CV_32F) {
            {
               put(0,0,-1);
               put(0,1,0);
               put(0,2,1);

               put(1,0-2);
               put(1,1,0);
               put(1,2,2);

               put(2,0,-1);
               put(2,1,0);
               put(2,2,1);
            }
         };	      
         
         Imgproc.filter2D(source, destination, -1, kernel);
         Highgui.imwrite("output.jpg", destination);
         
      } catch (Exception e) {
         System.out.println("Error: " + e.getMessage());
      }
   }
}

Salida

Cuando ejecuta el código dado, se ve el siguiente resultado:

Imagen original

Esta imagen original está convolucionada con el operador de Robinson de los bordes norte como se indica a continuación:

Máscara de dirección norte

-1 0 1
-2 0 2
-1 0 1

Imagen convolucionada (Robinson North)

Esta imagen original también ha sido convolucionada con el operador Robinson de bordes este como se muestra a continuación

Máscara de dirección este

-1 -2 -1
0 0 0
1 2 1

Imagen convolucionada (Robinson East)