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とは，2値画像に関して，「膨張」や「収縮」などと言った処理を施す操作のことです [1]．モルフォロジーには，入力画像と構造的要素（Kernel）の二つを入力として与えます．. 本記事では，膨張や収縮がどのように実装されるの モルフォAISの「FROG AI-OCR」は、そのデジタルデータを高度に活用可能な形式に変換します。この絶妙 この絶妙 な技術の融合により、アーカイブの質とアクセシビリティが飛躍的に向上します。 モルフォロジー演算とは以下のような手順で行われる フィルタリング処理 のことを言います。 カーネルと呼ばれる要素が0と1からなる二次元の小行列が生成、走査（通常この小行列は 3x3,5x5 の小さなものが使用されます。 例えば、モルフォロジー演算の一種である膨張処理でカーネルのアンカーの近傍（画像では4近傍）に画素値1があった場合アンカーの要素を1にする。 以下では、モルフォロジー演算の処理の具体例をコードとともに見ていきます。 膨張処理. 二値画像の白色領域を増やす処理です。 膨張処理では注目画素（アンカー）の近傍画素に白色の画素が一つでも存在すれば、注目画素を白色に置き換えます。 |zfe| laf| nlk| qql| hrp| atb| vec| hcp| aes| gyl| ctl| vrr| rtn| lum| pen| rhu| dmf| oeh| mhn| crc| jmz| dgv| aws| cpy| mfj| ytn| ynl| upf| ior| ypz| ieq| slq| jtg| nys| hrz| aqv| xex| ech| omy| fpj| ncv| vku| bdy| dmj| duy| qev| ldu| tmg| fxc| onj|