今回は前回の訂正から入らねばなりませぬ。前回「モフォロジー」と記してましたが「モルフォロジー」と記すのが良いようです。またバッサリ２値白黒画像の処理と断定してましたが、カラー画像にも適用可能です。ステンシルプレートのような２値画像に適用する場合が「応用し易い」だけのこと。お詫びして訂正させていただきます。
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前回実施のerode(収縮)処理をカラー画像に適用
前回、白黒２値画像に処理を適用しただけであった処理をカラー画像に適用した例としてErode(収縮）処理を行ってみます。モデルはいつものお猿様。
imB = imread(fullpath(getIPCVpath() + "/images/" + 'baboon.png'));
se5 = imcreatese('rect',5,5);
imBerode = imerode(imB, se5);
subplot(121); imshow(imB);
subplot(122); imshow(imBerode);
結果が以下に。左がオリジナルで右がimerode処理したものです。右の方が「明るいエリアが収縮している」雰囲気でてますかね。目玉のところがそんな気がしますが
。
bwborder処理
関数のいくつかはカラー画像も処理できることは分かりましたが、やっぱり２値画像はこのカテゴリの中心みたいです。２値画像からボーダー（境界）を抽出するための関数 bwborder の例が以下に。
C = imread(fullpath(getIPCVpath() + "/images/" + 'coins_gray.jpg')); Cbw = im2bw(C, 0.5); CbwB = bwborder(Cbw, 4); SQ = imread(fullpath(getIPCVpath() + "/images/big_sq.png")); SQbw = im2bw(SQ, 0.5); SQbwB = bwborder(SQbw, 4); subplot(231); imshow(C); subplot(232); imshow(Cbw); subplot(233); imshow(CbwB); subplot(234); imshow(SQ); subplot(235); imshow(SQbw); subplot(236); imshow(SQbwB);
結果画像が以下に。左からオリジナル、２値化画像、そしてbwborder適用後です。右端でボーダーが白抜きになっているのが分かりますな。
トップハット、ブラックハットって何よ？
前回練習していなかった関数に
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- imtophat
- imblackhat
なる関数どもがあります。こいつらは「周囲に対して相対的に」明るい部分を強調するのがトップハット、暗い部分を抜き出すのがブラックハットってことみたいです。処理例が以下に。
S = imread(fullpath(getIPCVpath() + "/images/morpex.png"));
se = imcreatese('ellipse',9,9);
STop = imtophat(S,se);
SBlack = imblackhat(S,se);
IBTop = imtophat(imB,se);
IBBlack = imblackhat(imB,se);
subplot(231); imshow(S);
subplot(232); imshow(STop);
subplot(233); imshow(SBlack);
subplot(234); imshow(imB);
subplot(235); imshow(IBTop);
subplot(236); imshow(IBBlack);
画像が以下に、左からオリジナル、中がトップハット、右がブラックハットです。上段の２値画像例だけ見ているとナンジャラホイという感じですが、下段のお猿様のご尊顔、とくに目のあたりを見ると、トップハット、ブラックハットの効果の違いが明らかではないかと。
imlabelとimblobprop
最後に手習ひしてみるのが以下の２関数です。
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- imlabel
- imblobprop
お惚け老人が言葉で説明するより、処理例みていただく方が分かり易いかと。
まずはオリジナルのコイン画像（グレースケール）。
これを２値化した上に「膨張」処理したものが以下に。
上記の２値画像を imlabelにかけて「塗分け」してもらうと以下のごとし。ぬりわけられている穴ぼこ（染み）をblobというみたい。
さらに、上記を imblobprop に食わせると、それぞれのblobの属性（位置）を求めてくれるみたいデス。こんな感じ。
ちょっと最後の方はインテリジェンスが少し高くなったような、そうでもないような。。。