s1051447的作業2

1072 CS362 影像處理概論 作業 2

1051447 梁雅錡

作業題目：
撰寫一個程式，讀取一張 256 色灰階圖像或 RGB 全彩圖像(.bmp 或.jpg 圖像格式都可) ，利用 Sobel Operators 偵測圖像邊緣，並以邊緣偵測為基礎，設計一個類似素描線條自畫像程式。

撰寫過程
(1)   作業系統環境：Windows
(2)   程式語言：Python
(3)   程式開發軟體：Pycharm

(4)   開發環境：

開發環境名稱	使用情形
Python 3.6	採用Python 3.6編寫程式。
OpenCV.4.0.0.21	利用OpenCV 4.0.0.21的套件讀取讀片、畫出不同亮度的圖片、以及存取圖片檔。
Numpy 1.15.4	使用Numpy 1.15.4調整圖片的各個像素變動。

(5)   程式內容：

因為我將使用OpenCV的Sobel Operators技術來實作邊緣偵測，這個技術需使用灰階的影像，基於每個像素灰度的不同，利用不同物體在其邊界處會有明顯的邊緣特徵來分辨。

因此首先需要使用cvtColor套件，將讀取的全彩圖轉換成灰階圖；第二，為了避免偵測到過多雜訊，所以我先將影像模糊化後再處理，利用高斯模糊方法(GaussianBlur)；第三，就是使用剛才提到的Sobel套件偵測邊緣，並且畫出邊緣的線條。

其中，Sobel套件可以單除針對X軸、Y軸、X與Y軸抓取其邊緣，輸出的資料型態設定為浮點資料格式CV_64F，最後指定要針對X軸、Y軸、X與Y軸運算。

(6)  程式成果：
以下將展示三種不同圖片的成果，分別為虛擬動畫人物圖、真實女生圖、真實男生圖
    I. 虛擬動畫人物圖

II. 真實女生圖

III. 真實男生圖

    接下來，我將以上使用Sobel Operators技術進行邊緣偵測的成果，與以下使用Canny技術進行邊緣偵測的成果作比較：
    
    在Canny套件的參數中，有兩個參數可以調整，分別是threshold1和threshold2，意思是，圖形的任意點像素，若其值大於threshold2，則認定它屬於邊緣像素，若小於threshold1則不為邊緣像素，介於兩者之間則由程式依其像素強度值運算後決定。

I. 虛擬動畫人物圖
(右下圖中，調整Canny套件中的threshold1為10、threshold2為75)

II. 真實女生圖
(右下圖中，調整Canny套件中的threshold1為15、threshold2為75)

III. 真實男生圖
(右下圖中，調整Canny套件中的threshold1為20、threshold2為45)

    依照我的程式成果比較下來，我們可以得到結論是：

    Sobel：

• 用於提取邊緣，可以利用快速卷積函數，簡單有效，因此應用廣泛。
• 缺點是Sobel算子並沒有將圖像的主題與背景嚴格地區分開來，所以提取的圖像輪廓有時並不能令人滿意，但是算法具體實現很簡單。

    Canny：

• 在線條上的呈現較Sobel要好一些，Canny算子是一個具有濾波，增強，檢測的多階段的優化算子。
• 它實現起來較為麻煩，需視圖片雜訊多寡，調整threshold。

    

(7)  儲存結果：
      包括原圖在內，我的程式在每一次將圖片做轉換時(灰階、模糊化、邊緣線條)，都會儲存一次當前圖片，如下圖所示，使用的是openCV的imwrite套件。