例: 論理演算
and関数とor関数を使用して、論理積と論理和の規則に従って、2 つの 2 値 (ピクセルの輝度が 0 と 255 のみの) 画像を結合します。and 関数と or 関数を使用して、カラー画像内の特徴などを検出できます。これには、3 つのカラー (RGB) ごとにしきい値化し、3 つの 2 値画像の積または和を求めます。
この例の使用方法については、画像処理の例についてを参照してください。
非 2 値画像の行列の最小値の検出
and 関数は、同じ大きさの 2 つの行列に対して論理積を実行します。対応するピクセルの両方がゼロの場合、この関数はゼロを返します。そうでない場合、2 つの対応するピクセルの最小値を返します。
1. 2 つの行列を定義します。
クリックしてこの式をコピー
クリックしてこの式をコピー
2. and 関数を適用します。
クリックしてこの式をコピー
2 つの 2 値画像の結合
1. 次の 2 値画像を作成します。
クリックしてこの式をコピー
クリックしてこの式をコピー
クリックしてこの式をコピー
クリックしてこの式をコピー
クリックしてこの式をコピー
クリックしてこの式をコピー
クリックしてこの式をコピー
クリックしてこの式をコピー
2. WRITEBMP関数を使用して 2 値画像をファイルに書き込みます。
クリックしてこの式をコピー
(binary_image.bmp)
3. 2 つ目の画像を作成して 1 つ目の画像と結合します。
クリックしてこの式をコピー
クリックしてこの式をコピー
クリックしてこの式をコピー
4. binarize関数を使用して画像を 2 値化し、WRITEBMP 関数を使用して新しい画像をファイルに書き込みます。
クリックしてこの式をコピー
クリックしてこの式をコピー
(binary_image2.bmp)
5. and を使用して 2 つの 2 値画像を結合します。
クリックしてこの式をコピー
クリックしてこの式をコピー
(binary_image3.bmp)
非 2 値画像の行列の最大値の検出
or 関数は、同じ大きさの 2 つの行列に対して論理和を実行します。対応するピクセルの両方がゼロの場合、この関数はゼロを返します。そうでない場合、2 つの対応するピクセルの最大値を返します。
1. 前の手順で定義した行列に or 関数を適用します。
クリックしてこの式をコピー
クリックしてこの式をコピー
2. 上で定義した画像行列に or 関数を適用し、WRITEBMP 関数を使用して新しい画像をファイルに書き込みます。
クリックしてこの式をコピー
(binary_image4.bmp)
これは役に立ちましたか?