1051549的作業5

Morphological Image Processing

請撰寫一個程式，利用數學型態學影像處理運算，計算出所附圖像共三張，列出每張圖像中圍棋個數。

環境需求

• windows 10
• python 3.7
• opencv 4.0
• numpy 1.15.1
• matplotlib 2.2.3

實現方法

主要方法是偵測每個物件的輪廓，計算有輪廓形狀的物件數量，根據輪廓內的面積篩掉棋子上的反光的雜訊

1. 一開始使用imread(image, 0) ，把讀進來的圖轉成灰階圖
2. 讓圖像的細節模糊化，用GaussianBlur()，降低雜訊
3. 再用open = morphologyEx(image, MORPH_OPEN, kernel)，用open morphology方法去除周遭的雜訊，這裡我設kernel為(30,30)大小的矩形，可以有效篩掉大多數的棋子上的反光
4. 將open之後的結果做threshold(open, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU)，這裡用Otsu’s algorithm偵測閾值，所以一開始初始閾值可以隨便給，之後會再修正
5. 用sobel’s algorithm，偵測物件的邊緣，以偵測x , y軸的邊緣並取絕對值再疊加兩張軸的圖片
6. 用findContours(sobel, RETR_LIST, CHAIN_APPROX_SIMPLE)找出所有物件輪廓
7. 根據findContours找到物件數量,用contourArea()篩選掉剩下的棋子反光雜訊，這裡我以area < 10當作篩選條件，最後統計可能是黑子的數量

運行結果

左圖是原圖，右圖是輪廓偵測完的結果

第一張圖原來是24顆，程式判斷22顆

第二張圖原來是31顆，程式判斷30顆

第三張圖原來是31顆，程式判斷28顆

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