s1081416 作業3

 作業說明

撰寫一個程式，以灰階模式讀取一張圖像 imread(path, IMREAD_GRAYSCALE)

(a)利用 Sobel Operators 偵測並輸出邊緣成分圖

(b)設計一個類似素描線條的自畫像圖案

開發環境

Windows10

Vscode

Opencv 4.5.5

Python 3.10.2

實作方法

邊緣成分圖

先用IMREAD_GRAYSCALE讀取需要的灰階圖片，再利用Sobal讀取x，y軸的方向梯度，最後再用 addweighted函數依等比例相加x，y的方向，完成邊緣成分圖

類似素描線條的自畫像圖案

先利用 GaussianBlur 取得雜訊，再用 addWeighted以5:-4的比例將圖片銳利化，最後使用threshold將圖片進行二值化。

s1081535 作業3

  

一、 作業說明 

線條自畫像 (二值化與邊緣偵測) 

以灰階模式讀取一張圖像，利用 Sobel Operators 偵測並輸出邊緣成分圖，並設計一個類似素描線條的自畫像圖案。

二、 作業環境

• ＭacOS Monterey 12.2
• PyCharm 2019.3.3
• Python 3.8
• OpenCV 4.5.5

三、 實作功能與方法

減少雜訊和平滑圖像

使用GaussianBlur('圖像名稱', Filter_Size, 0)高斯綠波函式將圖片進行濾波操作(平滑、過濾以及去噪)；Filter_Size為3x3。

邊緣偵測

以Sobel Operator索伯算子，分別以水平及垂方向取值，計算出邊緣像素。取值方式為以該Pixel為中心點，九宮格範圍內之其餘八個Pixel值做運算取得其Pixel值。

• 垂直取法是把九宮格內的每個Pixel乘上相對應的九宮格Vertical Sobel Mask後加總成為該Pixel的新值，以算出垂直梯度Gx的邊緣偵測。
• 水平取法是把九宮格內的每個pixel乘上相對應的九宮Horizontal Sobel Mask後加總成為該Pixel的新值，以算出水平梯度Gy的邊緣偵測。

使用cv2.Sobel('圖像名稱', 圖像深度, dx, dy, Filter_Size)，計算出X(垂直）與Y(水平）方向的梯度大小。

合併特徵圖

利用addWeighted()合併Ｘ和Ｙ方向的梯度計算結果圖，得到輸出邊緣成分圖。

顏色反轉

邊緣偵測所得到的點，進行顏色反轉。讀取每個圖元值P，再將255-P寫入新的空白陣列中，得到顏色反轉圖。

影像二值化

設定cv2.threshold('圖片名稱', Thresh_Value, Maxval_Value, 處理方法），讓線條明顯呈現以達成類似素描效果。

Canny邊緣偵測

使用cv2.canny('圖片名稱', minVal, MaxVal)。Canny演算法是一個複合性的邊緣偵測演算法，結合了Gaussian Filter、梯度偵測、非最大值抑制、判斷邊界四個演算法去實踐邊緣偵測。

四、 執行結果

原圖

Sobel_X

Sobel_Y

Sobel_XY（使用addWeight()疊加）

Sobel_XY（使用Sobel()函式）

顏色反轉

影像二值化（使用Binary Type)

影像二值化（使用Tozero Type)

Canny邊緣偵測

Canny邊緣偵測＋顏色反轉

s1073353 作業3

作業說明

以灰階模式讀取一張圖像，用Sobel Operators偵測並輸出邊緣成分圖以及負片後的類素描圖。

開發環境

• Windows 10
• Visual Studio 2019
• OpenCV 4.5.5

程式說明

1. imread讀取灰階圖片
2. 用Soble分別對X方向和Y方向做處理
3. X和Y的結果加總即是邊緣
4. 將邊緣做負片就是素描效果的圖
   
5. imshow秀出圖片

執行結果

 

s1081509 作業 3

 作業說明:

        撰寫一個程式，以灰階模式讀取一張圖像 imread(path, IMREAD_GRAYSCALE) (a)利用 Sobel Operators 偵測並輸出邊緣成分圖 (b)設計一個類似素描線條的自畫像圖案。

環境:

Ubuntu-20.04

Vim 8.2

CMake 3.16.3

OpenCV  4.2.0

程式功能:

1.      imread()讀圖片

2.      高斯模糊去噪

3.      Sobel operator取得grad_x, grad_y,convertScaleAbs x and y,再用addWeighted合成

4 .     THRESH_BINARY_INV做二值化，再做一次高斯模糊

5.       Imshow、imwrite展示、儲存圖片

使用指令:

make ; ./hw3 picture_name.jpg

s1081411 作業3

作業說明:

線條自畫像 (二值化與邊緣偵測 Image Thresholding and Edge Detection)

以灰階模式讀取一張圖像 imread(path, IMREAD_GRAYSCALE) 

(a)利用 Sobel Operators 偵測並輸出邊緣成分圖 

(b)設計一個類似素描線條的自畫像圖案。

開發環境:

·     Windows 10

·     Visual Studio 2019

·     OpenCV 4.5.5

·     C++

實作方法:

以灰階模式讀取一張圖像 imread(path, IMREAD_GRAYSCALE) ，對灰階圖片座高斯模糊，減少雜訊，利用 Sobel Operators 對x方向，y方向處理，再將兩張圖用addweighted合併，255減去灰階值將黑白反轉，最後用threshold二值化。

s1071408 作業3

作業說明

撰寫一個程式，以灰階模式讀取一張圖像 imread(path, IMREAD_GRAYSCALE) 

(a)利用 Sobel Operators 偵測並輸出邊緣成分圖 

(b)設計一個類似素描線條的自畫像圖案。(想想：如何使用邊緣偵測所得到的點，結合 成看似素描筆畫出的線條?

作業環境

Windows 10 、Google Colab 、Python

實作方式

(a)

1. 讀取圖片

2. 圖片轉為灰階

3. sobel function進行邊緣偵測

(b)

1. 對img_sobel inverse

2. 對img_gray做高斯blur

3. 對img_gray和img_blur做divide

結果

(a) 原圖

(b) 灰階

(c) Sobel

        

(d) Sobel inverse

(e) 高斯blur + gray 做 divide

s1073306 作業3

 作業說明:

撰寫一個程式，以灰階模式讀取一張圖像imread(path,IMREAD_GRAYSCALE)

(a)利用Sobel Operators 偵測並輸出邊緣成分圖

(b)設計一個類似素描顯條的自畫像圖案。(想想:如何利用邊緣偵測所得到的點，結合成看似素描筆畫出的線條?)

開發環境:

windows 10

visual studio 2017

c++

opencv-4.5.5

實作方法:

1. 先用imread讀取圖像並轉成灰階
2. 用Sobel讀取x跟y軸的方向梯度
3. 用addweighted合併成邊緣成分圖
4. 之後用2個for迴圈把圖像黑白顏色交換
5. 最後用threshold將圖像二值化
   

執行結果

s1083343 作業3

             一、作業說明

                        撰寫一個程式，以灰階模式讀取一張圖像imread(path, IMREAD_GRAYSCALE)

A.           利用Sobel Operators 偵測並輸出邊緣成分圖。

B.           設計一個類似素描線條的自畫像圖案。

二 、開發環境:

            Windows10

            Vscode

            Python3.9.6

            Opencv-Python_4.5.5.62

            三、實作方法

        1.     邊緣成分圖

                         i.          利用 imread 函數、IMREAD_GRAYSCALE參數讀取灰階圖片。

                        ii.          利用 Sobel 函數分別讀取x、y軸方向梯度。

                      iii.          利用 addWeighted 函數以等比例相加x、y方向，以變成邊緣成分圖。

        2.     類似素描線條的自畫像圖案

                         i.          利用 GaussianBlur 函數取得雜訊。

                        ii.          利用 addWeighted 函數以5:-4的比例將圖片銳利化。

                       iii.          利用 threshold 函數將圖片二值化。

               四、執行結果

(a)                                                                          (b)