• Javascript图像处理——图像形态学


    前言

    上一篇文章,我们讲解了图像处理中的阈值函数,这一篇文章我们来做膨胀和腐蚀函数。

    膨胀与腐蚀

    说概念可能很难解释,我们来看图,首先是原图:

    Original image

    膨胀以后会变成这样:

    Dilation result - Theory example

    腐蚀以后则会变成这样:

    Erosion result - Theory example

    看起来可能有些莫名其妙,明明是膨胀,为什么字反而变细了,而明明是腐蚀,为什么字反而变粗了。

    实际上,所谓膨胀应该指:

    较亮色块膨胀。

    而所谓腐蚀应该指:

    较亮色块腐蚀。

    上面图里面,由于背景白色是较亮色块,所以膨胀时就把黑色较暗色块的字压扁了……相反腐蚀时,字就吸水膨胀了……

    用数学公式表示就是:

    说白了就是在指定大小的内核里找最暗或者最亮的像素点,并用该点替换掉内核锚点上的像素。 

    实现

    首先我们来实现膨胀dilate函数。

    var dilate = function(__src, __size, __borderType, __dst){
        __src || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */);
        if(__src.type && __src.type == "CV_RGBA"){
            var width = __src.col,
                height = __src.row,
                size = __size || 3,
                dst = __dst || new Mat(height, width, CV_RGBA),
                dstData = dst.data;
            
            var start = size >> 1;
            var withBorderMat = copyMakeBorder(__src, start, start, 0, 0, __borderType),
                mData = withBorderMat.data,
                mWidth = withBorderMat.col;
            
            var newOffset, total, nowX, offsetY, offsetI, nowOffset, i, j;
            
            if(size & 1 === 0){
                error(arguments.callee, UNSPPORT_SIZE/* {line} */);
                return __src;
            }
            
            for(i = height; i--;){
                offsetI = i * width;
                for(j = width; j--;){
                    newOffset = 0;
                    total = 0;
                    for(y = size; y--;){
                        offsetY = (y + i) * mWidth * 4;
                        for(x = size; x--;){
                            nowX = (x + j) * 4;
                            nowOffset = offsetY + nowX;
                            (mData[nowOffset] + mData[nowOffset + 1] + mData[nowOffset + 2] > total) && (total = mData[nowOffset] + mData[nowOffset + 1] + mData[nowOffset + 2]) && (newOffset = nowOffset);
                        }
                    }
                    dstData[(j + offsetI) * 4] = mData[newOffset];
                    dstData[(j + offsetI) * 4 + 1] = mData[newOffset + 1];
                    dstData[(j + offsetI) * 4 + 2] = mData[newOffset + 2];
                    dstData[(j + offsetI) * 4 + 3] = mData[newOffset + 3];
                }
            }
            
        }else{
            error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */);
        }
        return dst;
    };

    (mData[nowOffset] + mData[nowOffset + 1] + mData[nowOffset + 2] > total) && (total = mData[nowOffset] + mData[nowOffset + 1] + mData[nowOffset + 2]) && (newOffset = nowOffset);

    这行代码里面,我们先用RGB的数值和与上一个最大值total对比,然后如果新的值比较大,就把新的值赋给total,并把新的偏移量newOffset赋值当前偏移量nowOffset。

    然后整个内核大小的面积循环完了就可以找到一个最大的total以及对应的偏移量newOffset。就可以赋值了:

    dstData[(j + offsetI) * 4] = mData[newOffset];
    dstData[(j + offsetI) * 4 + 1] = mData[newOffset + 1];
    dstData[(j + offsetI) * 4 + 2] = mData[newOffset + 2];
    dstData[(j + offsetI) * 4 + 3] = mData[newOffset + 3];

    那么腐蚀erode函数则相反,找一个最小的值就行了。

    var erode = function(__src, __size, __borderType, __dst){
        __src || error(arguments.callee, IS_UNDEFINED_OR_NULL/* {line} */);
        if(__src.type && __src.type == "CV_RGBA"){
            var width = __src.col,
                height = __src.row,
                size = __size || 3,
                dst = __dst || new Mat(height, width, CV_RGBA),
                dstData = dst.data;
            
            var start = size >> 1;
            var withBorderMat = copyMakeBorder(__src, start, start, 0, 0, __borderType),
                mData = withBorderMat.data,
                mWidth = withBorderMat.col;
            
            var newOffset, total, nowX, offsetY, offsetI, nowOffset, i, j;
            
            if(size & 1 === 0){
                error(arguments.callee, UNSPPORT_SIZE/* {line} */);
                return __src;
            }
            
            for(i = height; i--;){
                offsetI = i * width;
                for(j = width; j--;){
                    newOffset = 0;
                    total = 765;
                    for(y = size; y--;){
                        offsetY = (y + i) * mWidth * 4;
                        for(x = size; x--;){
                            nowX = (x + j) * 4;
                            nowOffset = offsetY + nowX;
                            (mData[nowOffset] + mData[nowOffset + 1] + mData[nowOffset + 2] < total) && (total = mData[nowOffset] + mData[nowOffset + 1] + mData[nowOffset + 2]) && (newOffset = nowOffset);
                        }
                    }
                    dstData[(j + offsetI) * 4] = mData[newOffset];
                    dstData[(j + offsetI) * 4 + 1] = mData[newOffset + 1];
                    dstData[(j + offsetI) * 4 + 2] = mData[newOffset + 2];
                    dstData[(j + offsetI) * 4 + 3] = mData[newOffset + 3];
                }
            }
            
        }else{
            error(arguments.callee, UNSPPORT_DATA_TYPE/* {line} */);
        }
        return dst;
    };

    效果

    系列目录

    Javascript图像处理系列

     参考资料

    Eroding and Dilating

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