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예제: 세선화 및 골격화
thinskeleton을 사용하여 이미지의 객체를 각 객체의 중심을 대략적으로 지나는 선 집합으로 변환합니다.
세선화 작업과 다르게 skeleton은 입력 객체의 크기를 유지합니다. skeleton의 끝점은 입력 객체의 윤곽선을 지나도록 모두 확장됩니다.
이 예제를 사용하는 것에 대한 자세한 내용은 이미지 처리 예제 정보를 참조하십시오.
thin
이 함수는 먼저 분계점 값 b를 기준으로 입력 이미지를 이진화합니다. 출력 결과는 이진 이미지로 나타나며, 이미지의 구조 선이나 호는 광도가 1이고 배경 픽셀은 광도가 0입니다.
1. 직사각형 상자 이미지를 생성합니다.
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2. 분계점 1을 사용하여 직사각형 상자에 세선화 함수를 적용합니다.
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(s1_thin.bmp)
직사각형을 세선화하면 직사각형의 대략적인 중심축을 지나는 단일 선이 됩니다.
3. 문자 D와 마침표를 포함하는 이미지를 읽고 분계점 128을 사용하여 세선화 함수를 적용합니다.
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(d_bw.bmp)
(d_bw_thin.bmp)
세선화는 광학 특성 인식 기법에 사용됩니다. 세선화는 이미지에서 객체의 기본 형태와 구조를 유지합니다.
4. 더 복잡한 이미지를 읽고 분계점 128을 사용하여 세선화 함수를 적용합니다.
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(pinetree.bmp)
(pinetree_thin_b128.bmp)
skeleton
1. 선택적인 분계점 인수 b를 지정하지 않고 이미지 Mskeleton 함수를 적용합니다.
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(pinetree.bmp)
(pinetree_skltn.bmp)
2. 분계점 값 b를 지정한 다음 같은 이미지에 skeleton 함수를 적용합니다.
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(pinetree.bmp)
(pinetree_skltn_b1.bmp)
3. 분계점 값 1을 사용하여 원래 이미지 Sskeleton 함수를 적용합니다.
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(s1_thin.bmp)
(s2_skltn.bmp)
skeleton 함수는 먼저 분계점 값 b를 기준으로 입력 이미지를 이진화합니다. 출력 결과는 이진 이미지로 나타나며, 이미지의 구조 선이나 호는 광도가 1이고 배경 픽셀은 광도가 0입니다.
4. 새 이미지를 읽고 분계점 128을 사용하여 skeleton 함수를 적용합니다.
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(flower.bmp)
(flower_skltn_b128.bmp)
5. 분계점 값 128을 사용하여 소나무 이미지를 골격화합니다.
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(pinetree.bmp)
(pinetree_skltn_b128)