さまざまなコンポーネントを識別するために、400x400 の画像を含む画像があります。しかし、それを使用してコンポーネントを識別しようとすると、ほとんどの場合、正しい答えが得られません。したがって、javacvまたはopencvに、画像の品質を向上させたり、品質に影響を与えずに画像のサイズを大きくしたりするための何らかの方法があるかどうかを知る必要がありますか?
これは私が使用するサンプル画像です。(これは私が取得できる最大サイズであり、動的に生成される画像であるため、プロジェクトで写真編集ソフトウェアを使用することはできません。)
私の画像処理では、正方形とそれらの正方形を結ぶ長方形を識別する必要があります。特に、ピクセル値を使用してそれらの幅と高さを取得する必要があります。
ベクトル化できる場合は、任意のサイズにスケーリングできます...そして、あなたの場合、画像にいくつかの単純な幾何学的オブジェクトがあるため、ベスト化は非常に単純です。
したがって、私の見解では、あなたのアプローチは次のようになります。
次のリンクも参照してください: OpenCV でのカメラ キャプチャ解像度の増加。
mocapで提案されているように、画像をベクトル化するのが最良のオプションだと思います。
シャープニング、サチュレーションなどの強化ツールを使用することもできます。
画像処理に固執する場合、最も簡単な方法は equalizeHist() を適用することです。これによりコントラストが向上し、その後のステップが改善されます。
しかし、これは「しかし」、なぜあなたはそれをしているのですか？この投稿を読んだだけで、別の解決策が見つかりました。簡単なグーグルで、私が正しいことが証明されました。
Kabeja は、Autodesk の DXF 形式を解析、処理、および変換するための Java ライブラリです。コマンドラインから Kabeja を使用するか、アプリケーションに埋め込むことができます。解析されたすべてのデータは、DOM のような API でアクセスできます。
つまり、その画像から必要なすべてのデータをテキスト形式で直接抽出できるということです。おそらく「位置x、yにはトランジスタか何かがあります」のようなものです。では、なぜそのファイルを画像にレンダリングし、その画像を分析してコンポーネントを抽出するのでしょうか?
もしあなたが学校でそれを行うのであれば (多くの学校のプロジェクトがこのようなものであることは知っています)、実際に解決すべき問題を見つけて、それを先生に提案することをお勧めします。完全にナンセンスではないことを行うと、より幸せになります。