Друзья,
Вы наверняка знаете, что важным этапом в задаче анализа изображений является предобработка. Мы подготовили для вас демо-проект, в котором реализовали выделение трещины на изображении. В нем мы прошли все шаги от загрузки изображения до получения скелетной структуры объекта.
Вы наверняка знаете, что важным этапом в задаче анализа изображений является предобработка. Мы подготовили для вас демо-проект, в котором реализовали выделение трещины на изображении. В нем мы прошли все шаги от загрузки изображения до получения скелетной структуры объекта.
Мы выполнили ряд преобразований исходного изображения, чтобы упростить сложные текстуры и объекты:
- Сначала преобразовали цветные пиксели в оттенки серого, используя функцию Gray(). Провели бинаризацию изображения и сделали его инверсию. Все эти операции нам позволили выполнить библиотеки Images.jl и ImageBinarization.jl.
- Затем удалили “блобы” (связные области) на полученном изображении и перешли к применению операции морфологического закрытия. Для этого мы создали структурирующий элемент в форме ромба и применили его к изображению. На этот раз используя функции пакета ImageMorphology.jl.
- Финальным этапом стало использование алгоритма Го-Холла для скелетизации бинарных изображений. В результате мы выделили контур трещины шириной в один пиксель.
Российская среда разработки Engee – очень удобный и гибкий инструмент, который позволяет реализовывать самые разнообразные инженерные задачи любой сложности.
Активируйте бесплатную лицензию Engee и делитесь своими идеями в комментариях или в Сообществе. А мы вам обязательно поможем!
До скорой связи!