1051336 影像處理作業 6

一、題目說明：

    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!

二、程式開發環境：
Programming Language：Python 3.8
Packages：opencv-python 4.2.0.34、numpy 1.18.4、matplotlib 3.2.2
Code Editor：Visual Studio Code

三、實作方法：
1. Use cv2.threshold 進行二質化
2. Use cv2.morphologyEx、cv2.MORPH_CLOSE 閉運算，進而消除雜訊
3. Use cv2.erode 進行侵蝕處理
4. Use cv2.dilate 進行膨脹處理，kernel設定為圓形
5. Use cv2.findContours進行偵測輪廓，即可計算圍棋之個數

四、結果：

1051336 影像處理作業 5

Image noise processing 

一、 題目說明：撰寫一個程式(a)在一張圖片中將上雜訊，(b)設計方法將雜訊去除。
(a) 說明加上的雜訊類型(Gaussian, Uniform, Salt-and-Pepper 等)與數量(20%, 50%等)
(b) 說明所設計去除雜訊的方法 。

二、 使用環境：

         Python -> 3.8.2

         Opencv -> 4.2.0

         Editor -> VS Code

三、 實作方法：

          1.cv2.imread來進行照片讀取的動作。

              image = cv2.imread("onion.jpg")

           2.randon.normal產生gaussian_noise的常態分佈亂數

              np.random.normal(0, 20, 3)
           3.讀取圖片高跟寬後加上高斯噪音

              image[row, col, 0] = clamp(b + s[0])

image[row, col, 1] = clamp(g + s[1])

image[row, col, 2] = clamp(r + s[2])

           4.利用高斯filter濾波->cv2.bilateralFilter
           5.之後利用mid value 和average value 的 filter過濾->cv2.medianBlur+cv2.blur
           6.將原圖加上胡椒噪音
           7.利用mid value filter過濾，有殘留白點
           8.再利用均值filter過濾，將去除白點

四、 實作結果：

          

       

       

      

     

     

1051336 影像處理作業2

主題: 二值化與邊緣偵測 Thresholding and Edge Detection

一、作業說明：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)。

二、使用環境：1. 編輯器：VScode
                              2. 程式語言：Python3.8
                              3. 套件：opencv-python 1.18.2 、scikit-image 1.14.0

三、實作方法：先利用cv2.imread('pic', 0) 函式來使用灰階模式讀取圖片，再使用threshold函式把圖像轉為二值化黑白圖像，最後再使用sobel函式來做邊緣偵測。

四、成果：順序為1. 原圖 2. 二值化後的圖 3. 二值化後做邊緣偵測的圖