1061538 影像處理作業2

題目:

撰寫一個程式，讀取作業所附 2 張測試圖片，(1)設計一個二值化方法將其轉變成黑白圖像後，(2)繪出 QR code 黑色模組的外框(可利用 Sobel Operators 偵測即可)。

環境:

Python

Opencv

作法:

1.先將圖片讀成灰階圖

2.接著進行二值化(經過測試100~255的範圍較清楚)

3.用opencv函式庫的canny進行邊緣偵測

成果:

1051728孫嘉宏 影像處理作業6

影像處理概論作業6

1051728孫嘉宏

一、題目：  數學型態學影像處理應用  Morphological Image Processing  

請撰寫一個程式，利用數學型態學影像處理運算(erode(), dilate()等函式)，計算出所附

圖像(共三張)每張圖像中圍棋個數。

a.  請在部落格呈現經由數學型態學影像處理運算後的圖像，同時要呈現你程式輸出棋

子數量的螢幕截圖。

b.  程式不一定可以算出正確棋子數量，越接近正確答案越好!

二、作業環境：

1. Windows10

2. Visual Studio 2017

3. OpenCV 3.4.3

三、程式說明：

1. 用GaussianBlur()濾波去噪聲

2. Threshold與Sobel做二值化

3. 做三種變化Dilate膨脹、Erode腐蝕、Morph變形

4. findContours找到外輪廓

5. drawContours繪製出輪廓

四、執行結果：

原始圖片
Erode
Dilate
Morph

棋子數量比較：

原始	24	31	31
Erode	24	35	11
Dilate	24	35	11
Morph	24	35	11

1053340-影像處理概論作業6

影像處理概論作業6

 1053340曾彥珩

作業題目-數學型態學影像處理應用 Morphological Image Processing:

請撰寫一個程式，利用數學型態學影像處理運算(erode(), dilate()等函式)，計算出所附

圖像(共三張)每張圖像中圍棋個數。

a. 請在部落格呈現經由數學型態學影像處理運算後的圖像，同時要呈現你程式輸出棋

子數量的螢幕截圖。

b. 程式不一定可以算出正確棋子數量，越接近正確答案越好!

使用環境:

1. windows 10
2. opencv-python 4.2.0
3. python 3.7

實作方法:

1. 使用imread()讀取灰階圖片並二值化
2. 使用getStructuringElement()取得侵蝕參數
3. 使用erode()侵蝕圖片來分開棋子。
4. 使用findContours()偵測輪廓
5. 使用len()取得棋子個數

執行結果:

 

1063344影像處理作業6

1. 作業題目：
請撰寫一個程式，利用數學型態學影像處理運算(erode(), dilate()等函式)，計算出所附 圖像(共三張)每張圖像中圍棋個數。
a. 請在部落格呈現經由數學型態學影像處理運算後的圖像，同時要呈現你程式輸出棋子數量的螢幕截圖。
b. 程式不一定可以算出正確棋子數量，越接近正確答案越好! 
環境架設：matplotlib
                    Python 3.6
         numpy
實作方法：
用imread 讀取灰階的圖片，再使用cv2.getStructuringElement在試驗之後取得適當的kenel大小,對圖片進行二值化，先用cv2.dilate對其進行膨脹效果 ，再使用cv2.morphologyEx做opening，最後使用cv2.findContours找出邊界。
執行結果：

1063330 影像處理作業6

一、作業要求:

    請撰寫一個程式，利用數學型態學影像處理運算（erode(), dilate()等函式），計算出所      附圖像（共三張）每張圖像中圍棋個數。

a.請在部落格呈現經由數學型態學影像處理運算後的圖像，同時要呈現你程式輸出棋子數量的螢幕截圖。 

b.程式不一定可以算出正確棋子數量，越接近正確答案越好

二、使用工具:

    Python3.7.4

    OpenCV 4.2.0

    Numpy 1.16.4

三、實作方法:

1.  使用imread()以灰階形式讀取圖片

2.  使用threshold()函式進行二值化。將threshold分別設為130、120、120

3.  使用getStructuringElement()函式，將kerne分別設為(250，250)、(100, 100)、
     (150, 150)

4.  使用erode()函式對二值化圖片進行侵蝕後，使用dilate()把圖片膨脹

5.  使用findContours()函式及drawContours()函式對棋子個數進行運算

6.  使用imshow()印出所有圖片

四、實作成果:

預測結果與實際結果：-4、-3、0

1051318 影像處理作業6

作業說明：

  請撰寫一個程式，利用數學型態學影像處理運算(erode(), dilate()等函式)，計算出所附 圖像(共三張)每張圖像中圍棋個數。 a. 請在部落格呈現經由數學型態學影像處理運算後的圖像，同時要呈現你程式輸出棋 子數量的螢幕截圖。 b. 程式不一定可以算出正確棋子數量，越接近正確答案越好!

環境：

Anaconda 

Python 3.7

JupyterLab

結果:

1. 讀檔以後轉成灰階
2. 再以cv2.threshold二值化
3. getStructuringElement尋找物件的核
4. morphologyEx內建開運算，去除陰影重疊
5. cv2.findContours尋找物件
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

1063338 影像處理作業6

1. 作業題目：
請撰寫一個程式，利用數學型態學影像處理運算(erode(), dilate()等函式)，計算出所附 圖像(共三張)每張圖像中圍棋個數。
a. 請在部落格呈現經由數學型態學影像處理運算後的圖像，同時要呈現你程式輸出棋子數量的螢幕截圖。
b. 程式不一定可以算出正確棋子數量，越接近正確答案越好! 
1. 環境架設：
• Anaconda 
• Python 3.6
• Spyder 4.1.2
1. 實作方法：
1. 利用imread 讀取灰階的圖片
2. 利用cv2.getStructuringElement在試驗之後取得適當的kenel大小
3. 藉由cv2.threshold對圖片進行二值化
4. 先用cv2.dilate對其進行膨脹效果 再使用cv2.morphologyEx做opening
5. cv2.findContours找出邊界
6. cv2.drawContours畫出邊界
2. 執行結果：
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

1043306 影像處理作業 6

1.作業說明:

請撰寫一個程式，利用數學型態學影像處理運算(erode(), dilate()等函式)，計算出所附圖像(共三張)每張圖像中圍棋個數。 

a. 請在部落格呈現經由數學型態學影像處理運算後的圖像，同時要呈現你程式輸出棋子數量的螢幕截圖。 

b. 程式不一定可以算出正確棋子數量，越接近正確答案越好!

2.使用環境

         - Eclipse IDE for Java Developers

         - opencv4.2.0

3.程式流程

(1) Imgcodecs.imread() => 讀取圖片

(2) Imgproc.cvtColor() => 轉換圖片色域

(3) Imgproc.threshold() => 對圖片做二值化

(4) Imgproc.getStructuringElement() => 得到圖片的mask

(5) Imgproc.erode() => 對圖片做侵蝕運算 iteration設為2

(6) Imgproc.dilate() => 對圖片做膨脹運算 iteration設為35

(7) System.out.println(contours.size()) => 得到偵測到的圍棋顆數

4.作業結果

圖一、

圖二、

圖三、

結果偵測結果：會發現圖一跟圖二都多偵測到了一顆，只有圖三的結果是正確的

可能是因為dilation導致黑色連接的部分太多，造成多偵測的結果