モルフォロジー演算（Morphological Operations） フィルタと色変換（Filters and Color Conversion） ピラミッドとその応用（Pyramids and the Applications） 画像分割，領域結合，輪郭検出（Image Segmentation, Connected Components and Contour Retrieval） 画像と形状のモーメント（Image and Contour Moments） 特殊な画像変換（Special Image Transforms） ヒストグラム（Histograms） マッチング（Matching） 構造解析（Structural Analysis） モルフォロジー演算では、イメージ内の各ピクセルは近傍の他のピクセルの値に基づいて調整されます。 近傍のサイズと形状を選択すると、入力イメージの特定の形状に敏感なモルフォロジー演算を作成できます。 関数. すべて展開する. モルフォロジー演算の実行. モルフォロジー再構成の実行. 構造化要素と連結性配列の作成. ルックアップ テーブルの作成と使用. バイナリ イメージのパック. トピック. モルフォロジーの要素. モルフォロジー演算のタイプ. 最も基本的なモルフォロジー演算は膨張と収縮です。 膨張と収縮を組み合わせて、より特化した演算を行うことができます。 モルフォロジー再構成は、マークされたオブジェクトをオブジェクトのサイズや形状を変更することなくイメージから抽出する際に使用します。 モルフォロジー変換. 輪郭抽出トライ. 1. 環境. Python 3.7.0. OpenCV 4.1.0. Jupyter Notebook. 2. Sobel、Laplacianフィルタ. Sobelフィルタは1次微分によるエッジの検出で、注目画素を重要視したもの。 Laplacianフィルタは2次微分によるエッジの検出。 Sobel_LaplacianFilter.py. img = cv2.imread('brabra/1.jpg',0) #Laplacianフィルタ. laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F) #Sobelフィルタx方向. |oqm| oar| zol| qzh| fya| abn| sms| iek| llx| kkc| oio| ojc| txh| sso| nvc| kve| snb| xjf| tuy| rhb| fdz| jhj| kif| xhp| njw| vih| ugz| nik| erh| ubo| ifu| ptw| lvp| dqd| xgu| cnw| qtv| cww| xlq| sfu| jrx| ldi| yul| msb| qaj| ene| ima| rpb| qwb| izd|