s1061460 影像處理作業7

 作業說明：

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!

操作環境：

l  作業系統 :  Windows10

l  編譯軟體 :  Jupyter Notebook

l  使用語言 :  Python / OpenCV 4.5.1

實作方法：

1.     讀取檔案，並轉為灰階圖像。

2.     使用數學型態學影像處理運算erode(),dilate()，將圍棋與圍棋分開。

3.     輸出圖像大小，根據其調節minRadius和maxRadius。

4.     運用HoughCircles偵測圍棋

Ø  image：輸入灰階圖。

Ø  circles：以vector< Vec3f >記錄所有圓的資訊，每個Vec3f紀錄一個圓的資訊，包含3個浮點數資料，分別表示x、y、radius。

Ø  method：偵測圓的方法，目前只能使用CV_HOUGH_GRADIENT。

Ø  dp：偵測解析度倒數比例，設dp=1，偵測圖和輸入圖尺寸相同。

Ø  minDist：圓彼此間的最短距離，太小的話可能會把鄰近的幾個圓視為一個，太大的話可能會錯過某些圓。

Ø  param1：圓偵測內部會呼叫Canny()尋找邊界，param1就是Canny()的高閾值，低閾值自動設為此值的一半。

Ø  param2：計數閾值，超過此值的圓才會存入circles。

Ø  minRadius：最小的圓半徑。

Ø  maxRadius：最大的圓半徑。

5.     輸出檢測到的圓個數

6.     根據檢測到的資訊畫出圓

7.     用指定顏色標出圓的位置

8.    存取標記後影像

執行結果：

    IMG_5702.jpg 實際數量：24個

  數學型態學影像處理運算後的圖像：

  程式輸出棋子數量：24個(截圖)

    IMG_5703.jpg 實際數量：31個

  數學型態學影像處理運算後的圖像：

  程式輸出棋子數量：30個(截圖)

    IMG_5704.jpg 實際數量：31個

  數學型態學影像處理運算後的圖像：

  程式輸出棋子數量：30個(截圖)