s1043339作業1

一、作業要求

撰寫一個程式從檔案讀取一張圖像，將圖像的每一個點像素的值各加上一個整數值 v (-255 < v < 255)，並將圖像儲存至一個新圖像檔案中。

二. 使用環境

Operation system: windows10
Programing language: Python3.6.8
Library version: Opencv 3.4.1

三. 實作方法

將圖片讀入後已遮罩的方式先複製同樣高和寬的遮罩
根據其bar改動的值調整遮罩的數值，將其覆蓋在原本圖片上來達到其視覺效果

四. 結果顯示

原圖

調亮度值

調整量和暗的值

s1043339的作業5

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，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、執行環境
 Windows 10   OpenCV 3.4  python3


三、實作方法
1.將圖片已灰階的方式讀入
2.利用HoughCircles的方式偵測圓形數
<可以先輸出其對於圖片上偵測到的每個圓的半徑的大小，觀察後去調整自己需要去偵測的半徑大小大約是多少>

3.對於每一個偵測到的圓型便於觀察將其標記起來(透過第一次偵測到的xy位置以及其半徑畫上紅色的圓型)

四、執行結果

五:結果討論
比較麻煩的是對於陰影以及重疊的部分因為重疊使得啟不容易判斷出他為一個圓型，在來陰影的部分會使得其太像圓型導致誤判，所以可能要對其圓圖片進行一些雜訊處理會有更好的效果

s1043339的作業4

一、作業說明：

      利用你所學的顏色的知識，撰寫一個程式來偵測一張輸入照片中的皮膚區域並將其標示出。 

二、實作環境：

• anaconda + python3.7 
• opencv 3.4
  

三、執行結果：
        

四、過程說明：

        以YCrCb的部分對圖片去進行處理->

        將圖片讀入後只針對其Cr和Cb部分進行處理->
        處理方式為Otsu的方式->

        

        Otsu方法說明:
                                先計算影像的直方圖。

                                   把直方圖強度大於閾值的像素分成一組，把小於閾值的像素分成另一組。

                                   分別計算這兩組的組內變異數，並把兩個組內變異數相加。

                                   將0~255依序當作閾值來計算組內變異數和，總和值最小的就是結果閾值。

        考慮兩個值(Cr和Cb)的範圍後對應其閥值做skin的二值化->

        最後利用得到的skin遮罩將其疊加在原圖上進行輸出

        

  五、遇到問題：

          其閥值range的挑選要多少
          以及對應皮膚較黑的人或是相近於批膚色的東西(沙灘)，效果不是那麼的明顯

 

       

s1043339的作業3

1.題目:
請撰寫一個程式，讀取一張 256 色灰階圖像。計算輸入圖的離散傅立葉轉換結果，並
將頻譜大小與相位角度各以灰階256 色圖像方式呈現出。

2. 環境:

1.環境:anaconda + python3.7

2.opencv

3.執行結果:

4.說明:

將圖片以灰階方式讀入->

將圖片平移後做傅立葉轉換->

透過np.log取得頻譜->

透過np.angle取得相位角

s1043339的作業2

1. 實作方法:
   將圖片讀入後-透過 cv2.cvtColor ，將RGB轉換成YCrCb
   -擷取其中Y軌(亮度軌道)，並對其做Sobel
   -cv2.convertScaleAbs  使其運算完結果不超過8bit
   -將其3軌道merge後，轉回原本GBR
   
2. 執行環境:
   python3、opencv、windows
   
3. 結果展示
   
   
   

s1043339的作業1

1. 實作方法:
   建構兩個圖層遮罩，分別為0 ~ 128和0 ~ -128的遮罩
   將兩個遮罩疊上原本塗層來達到更改原圖的效果
2. 執行環境:
   python3、opencv、windows
3. 執行方式:
   拖動上方的trackbar來更改圖片的亮度
   
   Light(0~128):增加圖片亮度
   Dark(0~-128):降低圖片亮度
4. 結果展示
   原圖:
   
   
   
   
   
   
   
   調亮:
   
   
   
   調暗