CELLON I 시료 걸쇠 Sobel 추출

CELLON I 시료 걸쇠 Soble 추출

Sobel 필터는 미분을 통해 엣지(외곽선)를 추출하는 필터이다.

강점은 미분 방향에 따라 원하는 특정 부분을 검출 할 수 있다는 것이다.

ex) x 방향 미분, y 방향 미분

아래 필터링 결과들은 x방향 미분을 통해 가로 방향 엣지만 추출된 걸 확인할 수 있다!

 

가우시안 블러 : Size(5, 5)

샤프링 : 원본 이미지 비중 6, 블러링 이미지 비중 -5

원본 이미지에 샤프링(이미지를 날카롭게 표현)하여 외각선 부각!

Canny 알고리즘 활용에서 샤프링을 하지 않은 이유는 잡음이 매우 많이 증가됨..

   -> 분류 불가수준의 잡음

 

추출 & 저장 소스 코드

#pragma comment(lib, "opencv_world453.lib")
#pragma comment(lib, "opencv_world453d.lib")

#include <iostream>
#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

int main(){
	for (int i = 8; i < 23; i++) {
		char file_name[80];
		sprintf_s(file_name, "C:\\Users\\MinHyeok\\Downloads\\capture_%d.png", i);
		Mat img = imread(file_name, IMREAD_GRAYSCALE);
		if (img.empty()) {
			cout << "can't find Image" << endl;
			continue;
		}

		Mat Gaussian_img, result;
		GaussianBlur(img, Gaussian_img, Size(5, 5), 1);
		addWeighted(img, 6, Gaussian_img, -5, 0, result);

		cv::Mat scharr_x, scharr_y, scharr_x_result, scharr_y_result;
		cv::Sobel(img, scharr_x, cv::FILTER_SCHARR, 1, 0);
		cv::Sobel(img, scharr_y, cv::FILTER_SCHARR, 0, 1);
		cv::Sobel(result, scharr_x_result, cv::FILTER_SCHARR, 1, 0);
		cv::Sobel(result, scharr_y_result, cv::FILTER_SCHARR, 0, 1);

		imshow("scharr_x", scharr_x);
		imshow("scharr_y", scharr_y);
		imshow("scharr_x_result", scharr_x_result);
		hconcat(img, scharr_y_result, img);

		//Mat canny_img;
		//Canny(img, canny_img, 10, 50);
		//hconcat(img, canny_img, img);


		sprintf_s(file_name, "C:\\Users\\MinHyeok\\Desktop\\Canny_Result\\Canny_%d.jpg", i);
		imwrite(file_name, img);
	}

 

추출 이미지 왼쪽 상단 : 1번

                    오른쪽 상단 : 2번

                    왼쪽 하단 : 3번

                    오른쪽 하단 : 4번

1

1, 2

3

4

3, 4

2, 4

2, 4

1, 3

1, 3

1, 2, 4

1, 2, 3

1, 3, 4

2, 3, 4

1, 2, 3, 4

Sobel_Result.zip

2.40MB

위에 결과 이미지 다운

 

결과 : x축 미분을 통해 세로 방향 엣지에 있는 잡음을 제거하고 걸쇠의 가로 부분 추출하여 판단 가능해 보임!

   -> 판단이 힘들거나 결과가 예민하게 반응하는 경우 x, y축 둘다 추출하여 해보는 방법도 고려중