s1071438 影像處理作業6

 1.作業要求:

    請設計一個基於Run-Length的壓縮法方，對圖檔作無失真壓縮後儲存成新檔案。部落格上應敘述你的壓縮方法，提供壓縮檔之格式，並計算三張圖的平均壓縮率(compression ratio)。

2.使用環境:

    Windows10

    VScode + anaconda3

    Python3.6.12

    Opencv4.5.1

    Numpy1.19.4

3.實作方法:

    !程式可以自己判定要壓縮還是解壓縮

    RLE Encode

    (一)先讀取.bmp的header,把寬,高求出

    (二)讀出圖片data後,reshape成numpy格式

    (三)分別將R,G,B個別取出,然後各別用RLE的方式壓縮後組合在一起(因為簡單的圖像其rgb值通              常會相同且連續)

    (四)將結果輸出成.1438結尾的檔案

    RLE Decode

    (一)讀入.1438檔案

    (二)分別將R,G,B的RLE值讀入

    (三)重新組合回numpy格式

    (四)輸出.bmp檔,結果與原檔相同

4.結果展示

    圖一壓縮率 = 13.9/5.66 =2.455

    

    

    圖二壓縮率 = 13.9 / 9.75 = 1.425

    

    

    圖三壓縮率 = 13.9/5.19 = 2.678

    

    解壓結果與原圖相同:

   

    

    平均壓縮率 = 41.7/20.6 = 2.024

    

s1073342 影像處理作業 6

•  作業題目：
• 附件中為三張利用將高度以色彩視覺化後的圖片。
  請設計一個基於Run-Length的壓縮法方，對圖檔作無失真壓縮後儲存成新檔案。
  部落格上應敘述你的壓縮方法，提供壓縮檔之格式，並計算三張圖的平均壓縮率(compression ratio)。
•  使用環境：
• window 10
• python 3.9.2
• numpy 1.20.1
• opencv-python 4.5.1.48
• 程式功能：
• 輸入檔案名稱，會根據輸入的副檔名進行判斷壓縮還是解壓縮，壓縮後會輸出 "檔案名稱.3342" , 解壓縮會輸出 "de_檔案名稱"。
• 程式碼相關資訊：
• 把RGB分開存，不一定要三個顏色相同才能合併。
• 如果加上其他色彩空間的判斷，也許壓縮可以更好，因為python最小只能以byte操作，如果要以bit操作，必須自己另外寫，所以有些空間被浪費。
• 計算兩個方向的 Run-Length，最後在比較誰的檔案比較小，留下比較小的檔案。
• 執行結果：

壓縮率：13.9 / 3.33 = 4.174

解壓縮後檔案相同

壓縮率：13.9 / 4.86 = 2.86

壓縮率：13.9 / 3.22 = 4.317

平均壓縮率 = 13.9 * 3 / (3.33 + 4.86 + 3.22) = 3.655

s1071515影像處理作業5

作業說明

撰寫一個程式來讀取附件中的讀.raw 檔案，將高度資料以圖片(顏色)視覺化呈現出來，讓設計人員可以看到高度相關資訊。

操作環境

Windows 10

Visual Studio 2019

OpenCV 4.5.2

Python 3.8

程式說明

1.利用unpack取得raw裡的資料

2.用max, min函式來取得最大與最小值

3.使用interp將最大值與最小值的差值調成0-1

4.使用reshape來將raw轉成圖片

5.利用plt來顯示結果

實作結果

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                                                             08

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s1070931影像處理作業5

一、作業說明：

       深度資料的顏色視覺化(Color Visualization of Depth Information)

撰寫一個程式來讀取附件中的讀.raw 檔案，將高度資料以圖片(顏色)視覺化呈現出來，讓設計人員可以看到高度相關資訊。

二、使用環境：

        - Windows 10

        - Visual Studio 2019 16.8.2(C++)

        - OpenCV4.5.0

        三、程式流程：

• 讀取raw檔，將其資訊存在各個變數，並取出Width、Height、chCount及dep_Data(每個pixel的資料)。

• 新增Mat dep_src(Height, Width, IMREAD_GRAYSCALE)，將dep_Data每個*255存進dep_src中，途中篩選invalid value並改為0。

• dep_src取最大值與最小值，進行convertTo()的範圍轉換，存進dep_img裡。

• 將dep_img進行applyColorMap()的colorMap映射。

• 讀取bmp檔至bmp_src，將dep_img及bmp_src做resize()。

• dep_img及bmp_src兩張圖的顯示對照。

四、作業成果：

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