腐蚀和膨胀是两种基本的形态学运算。顾名思义，形态学运算是一组根据图像形状处理图像的运算。在膨胀运算中，像素被添加到图像边界，膨胀过程中添加的像素总数取决于所用结构元素的尺寸。您可以使用 Imgproc 类的 dilate() 方法膨胀图像，此方法使用三个 Mat 对象来表示源、目标和内核。示例 import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; import javafx.application.Application; import javafx.embed.swing.SwingFXUtils; import javafx.scene.Group; import javafx.scene.Scene; import javafx.scene.image.ImageView; import javafx.scene.image.WritableImage; import javafx.stage.Stage; import org.opencv.core.Core; import ... 阅读更多

腐蚀和膨胀是两种基本的形态学运算。顾名思义，形态学运算是一组根据图像形状处理图像的运算。在腐蚀运算中，像素从图像边界移除，腐蚀过程中移除的像素总数取决于所用结构元素的尺寸。您可以使用 Imgproc 类的 erode() 方法对图像执行腐蚀运算，此方法使用三个 Mat 对象来表示源、目标和内核。示例 import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; import javafx.application.Application; import javafx.embed.swing.SwingFXUtils; import javafx.scene.Group; import javafx.scene.Scene; import javafx.scene.image.ImageView; import javafx.scene.image.WritableImage; import javafx.stage.Stage; import org.opencv.core.Core; ... 阅读更多

您可以通过使用低通滤波器过滤图像来模糊图像，这会去除图像中的高频内容（噪声、边缘）。中值模糊是 OpenCV 提供的模糊技术之一，它在去除图像的椒盐噪声方面非常有效。这将用内核区域中所有像素的中值替换中心元素。您可以使用 medianBlur() 方法使用此技术过滤/模糊图像，此方法接受两个 Mat 对象，分别表示源图像和目标图像。一个 Size 对象，表示内核的大小。示例 import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; ... 阅读更多

您可以使用 org.opencv.core.Core 类的 bitwise_xor() 方法计算两幅图像之间的按位异或。此方法接受三个 Mat 对象，分别表示源矩阵、目标矩阵和结果矩阵，计算源矩阵中每个元素的按位异或，并将结果存储在目标矩阵中。示例 在下面的 Java 示例中，我们将图像转换为二进制和灰度，并计算结果的按位异或。import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.highgui.HighGui; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public class BitwiseXORExample {    public static void main(String args[]) throws Exception {       //加载 OpenCV 核心 ... 阅读更多

您可以通过使用低通滤波器过滤图像来模糊图像，这会去除图像中的高频内容（噪声、边缘）。双边滤波是 OpenCV 提供的模糊技术之一，它-有效去除噪声-保持边缘清晰-相对较慢您可以使用 bilateralFilter() 方法对图像应用双边滤波器，此方法接受两个 Mat 对象，分别表示源图像和目标图像。一个整数，表示像素邻域的直径。两个整型变量，表示颜色空间和坐标空间中的滤波器 sigma。一个 Integer 对象，表示所用边界的类型。示例 import java.awt.Image; import ... 阅读更多

您可以通过使用低通滤波器过滤图像来模糊图像，这会去除图像中的高频内容（噪声、边缘）。高斯模糊是 OpenCV 提供的模糊技术之一，它在去除图像噪声方面非常有效。这将用内核区域中所有像素的平均值替换中心元素。您可以使用 GaussianBlur() 方法使用此技术过滤/模糊图像，此方法接受-两个 Mat 对象，分别表示源图像和目标图像。一个 Size 对象，表示内核的大小。一个双精度型变量，表示高斯内核标准 ... 阅读更多

您可以通过使用低通滤波器过滤图像来模糊图像，这会去除图像中的高频内容（噪声、边缘）。平均是 OpenCV 提供的模糊技术之一，这将用内核区域中所有像素的平均值替换中心元素。您可以使用 blur() 或 boxFilter() 方法使用此技术过滤/模糊图像，blur() 方法接受-两个 Mat 对象，分别表示源图像和目标图像。一个 Size 对象，表示内核的大小。一个整型变量，表示锚点。一个整型变量，表示要使用的边界的类型 ... 阅读更多

Java OpenCV 库的 org.opencv.imgproc 包包含一个名为 Imgproc 的类。要绘制圆形，您需要调用此类的 circle() 方法。此方法接受以下参数-一个 Mat 对象，表示要在其上绘制圆形的图像。一个 Point 对象，表示圆形的中心。一个整型变量，表示圆形的半径。一个 Scalar 对象，表示圆形的颜色 (BGR)。一个整数，表示圆形的粗细 (默认值为 1)。示例 import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Point; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.highgui.HighGui; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public class DrawingCircle {    public static void main(String args[]) ... 阅读更多

Java OpenCV 库的 org.opencv.imgproc 包包含一个名为 Imgproc 的类。要绘制矩形，您需要调用此类的 rectangle() 方法。此方法接受以下参数-一个 Mat 对象，表示要在其上绘制矩形的图像。两个 Point 对象，表示要绘制的矩形的顶点。一个 Scalar 对象，表示矩形的颜色 (BGR)。一个整数，表示矩形的粗细 (默认值：1)。示例 import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Point; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.highgui.HighGui; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public class DrawingRectangle {    public static void main(String args[]) {     ... 阅读更多

Java OpenCV 库的 org.opencv.imgproc 包包含一个名为 Imgproc 的类。要绘制椭圆，您需要调用此类的 ellipse() 方法。此方法接受以下参数-一个 Mat 对象，表示要在其上绘制椭圆的图像。一个 RotatedRect 对象（椭圆绘制在此矩形内）。一个 Scalar 对象，表示矩形的颜色 (BGR)。一个整数，表示矩形的粗细 (默认值：1)。示例 import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.Point; import org.opencv.core.RotatedRect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.highgui.HighGui; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; public class DrawingEllipse {    public static void main(String args[]) {   ... 阅读更多