ラベリング処理アルゴリズム 画像処理ソリューション
メインページ ＞ 画像処理 二値化画像処理された画像において、白の部分（または黒の部分）が連続した画素に同じ番号を割り振る処理を ラベリングと言います。 通常、同じ番号ごとの面積（画素数）や幅、高さなどの特徴量を求めて欠陥検査や分類処理などに用いられます。 ラベリングには、二値化された画像の縦、横方向に連続している部分を同じラベルにする４連結と、 縦、横、斜め方向に連続している部分を同じラベルにする８連結との２種類の処理があります。 （４近傍、８近傍という場合もあります。） 以下、８連結の場合において、ラベリング処理アルゴリズムを紹介します。 まず、画像全ての画素のラベル番号を０（ゼロ）で初期化しておき、ラベリングで番号を割り付けるための ラベリング番号のルックアップテーブルを用意しておきます。（テーブルの使い方の詳細は後ほど） そして、画像の左上からラスタスキャンを行い、画素の色が白の位
OpenCVで写真を漫画風に加工しよう 〜実装編〜 | DevelopersIO
上記ファイルを作成しましょう。ファイルを作成したら、実装ファイルの拡張子を.mから.mmに変更します。実装ファイルの拡張子を.mmにすると、ファイル中にObjective-CとC++のソースコードを混在させることができます。 FilterBaseクラス FilterBaseクラスはフィルタクラスの抽象クラスです。CGImageからOpenCV画像データに変換したり、OpenCV画像データからCGImageに変換したりするメソッドを定義しておきます。また、このクラスを継承したサブクラスにてフィルタ処理をかけるときに使用するメソッド- doFilter:も定義しておきます。 FilterBase.h #import <Foundation/Foundation.h> #import <opencv2/opencv.hpp> @interface FilterBase : NSObject /*
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