例: 細線化とスケルトン化

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例: 細線化とスケルトン化

thinとskeletonを使用して、画像内のオブジェクトを各オブジェクトのほぼ中心を通る線の集合に変換します。

細線化とは異なり、skeleton では入力オブジェクトの大きさは維持されます。スケルトンの終点は入力オブジェクトのエッジまで延びています。

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。

thin

この関数は、しきい値 b を使用して、先に入力画像を 2 値化します。この関数の出力は、輝度 1 の直線または円弧と輝度 0 の背景ピクセルから成る 2 値画像です。

1. 四角形の画像を作成します。

クリックしてこの式をコピー

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    <resultFormat>
      <decimal precision="round-trip-decimal-places" show-trailing-zeros="false" radix="dec" imaginary-value="i" />
      <matrix size="12,12" offset="0,0" />
    </resultFormat>
  </math>
</region>

2. しきい値 1 を使用して、四角形に細線化関数を適用します。

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    <eval xmlns="http://schemas.mathsoft.com/math50">
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    <resultFormat>
      <decimal precision="round-trip-decimal-places" show-trailing-zeros="false" radix="dec" imaginary-value="i" />
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    </resultFormat>
  </math>
</region>

(s1_thin.bmp)

四角形を細線化した結果、四角形の中心軸とほぼ重なる 1 本の直線になりました。

3. D という文字とピリオドを含む画像を読み込んで、しきい値 128 で細線化関数を適用します。

(d_bw.bmp)

(d_bw_thin.bmp)

細線化は光学式文字認識のテクノロジーに応用されています。細線化では、画像のオブジェクトの基本形状と構造が維持されます。

4. さらに複雑な画像を読み込んで、しきい値 128 で細線化関数を適用します。

(pinetree.bmp)

(pinetree_thin_b128.bmp)

skeleton

1. オプションのしきい値引数 b を指定しないで、skeleton 関数を画像 M に適用します。

(pinetree.bmp)

(pinetree_skltn.bmp)

2. しきい値 b を指定して、同じ画像に skeleton 関数を適用します。

(pinetree.bmp)

(pinetree_skltn_b1.bmp)

3. しきい値 1 を使用して、元の画像 S に skeleton 関数を適用します。

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<region id="ID0ESASY" top="2736" left="24" width="197.721666666667" height="109.607" xmlns="http://schemas.mathsoft.com/worksheet50">
  <math>
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          <real>1</real>
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    <resultFormat>
      <decimal precision="round-trip-decimal-places" show-trailing-zeros="false" radix="dec" imaginary-value="i" />
      <matrix size="12,12" offset="0,0" />
    </resultFormat>
  </math>
</region>

(s1_thin.bmp)

(s2_skltn.bmp)

b 関数は、しきい値 skeleton を使用して、先に入力画像を 2 値化します。この関数の出力は、輝度 1 の直線または円弧と輝度 0 の背景ピクセルから成る 2 値画像です。

4. 新しい画像を読み込んで、しきい値 128 を使用して skeleton 関数を適用します。

(flower.bmp)

(flower_skltn_b128.bmp)

5. しきい値 128 を使用して、松の木の画像をスケルトン化します。

(pinetree.bmp)

(pinetree_skltn_b128)

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