CS362影像處理概論Fundamental of Digital Image Processing: 1051423

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2019年6月13日星期四

s1051423的作業5

一、題目:
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、環境:
MS Window 10
Visual Studio 2017
OpenCV 3.4.1

三、說明:

1. 載入影像
  Mat src = imread( [ 圖片檔名 ] , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

2. 調整影像大小至 800 X 533
  resize(src, src_rs, Size(800, 533), 0, 0, INTER_LINEAR);

3. 將影像二值化(以120做為閥值)
  threshold(src_rs, src2, 120, 255, THRESH_BINARY);

4. 取得要進行dilate的模板(模板形狀選用矩形)
  getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(30, 30));

5. 將影像用上面取得的模板做膨脹
  dilate(src2, dst, element);

6. 數棋子
用dst.at<uchar>(i, j)尋找每個像素，當為0(黑色)時，以那個像素為中心點將周圍延伸95 X 95像素
改為125(灰色)，同時count + 1，然後繼續尋找直到全部像素找完

7. 輸出count

四、實作:
1. IMG_5702.JPG

2. IMG_5703.JPG

3. IMG_5704.JPG

2019年5月8日星期三

s1051423的作業2

一、題目:
撰寫一個程式，讀取一張 256 色灰階圖像或 RGB 全彩圖像(.bmp 或.jpg 圖像格式都可) ，利用 Sobel Operators 偵測圖像邊緣，並以邊緣偵測為基礎(如彩色圖像針可先將圖片由 RGB 轉換至 HIS 或 YUV, YCbCr 等色彩空間，只需對亮度 Channel I 或 Y 處理，再轉回 RGB 即可)，設計一個類似素描線條自畫像程式。

二、環境:
MS Window 10
Visual Studio 2017
OpenCV 3.4.0

三、說明:

1. 載入影像
  Mat src = imread("pic.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

2. 去除雜訊使圖片平滑
  GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0, 0);

3. 找邊緣(X軸和Y軸各進行一次)
  void Sobel(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize=3, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)

4. 計算輸入圖各像素，並將結果轉成8位元圖(X軸和Y軸各進行一次)
  void convertScaleAbs(InputArray src, OutputArray dst, double alpha=1, double beta=0)

5. 將X軸和Y軸分析邊緣的影像結合
  addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, dst1);

6. 將影像二值化(以128做為閥值)
  threshold(dst1, dst2, 128, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);

7.輸出影像
imshow("origin", src);
imshow("Sobel_1", dst1);
imshow("Sobel_2", dst2);

四、實作:

原圖

找出邊緣之後

二值化之後的最後結果

2019年3月20日星期三

1051423 的作業1

一、題目:
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、環境:
MS Window 10
Visual Studio 2017
OpenCV 3.4.1

三、說明:

1. 載入影像
Mat img = imread("color_pic.png", CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

2. 建立視窗
namedWindow("Homework 1", 1);

3. 4個滑桿分別調整 "亮度" 和 "對比度"，移動滑桿呼叫on_trackbar()
createTrackbar("亮度(+)", "Homework 1", &brightness_p, bp_maxValue, on_trackbar);
on_trackbar(brightness_p, 0);

4. on_trackbar()

(1) 使用ptr處理每個像素
const uchar *imgPtr = img.ptr<const uchar>(iH);
uchar *dstPtr = dst.ptr<uchar>(iH);
(2) y = a * x + b，對比度為 a 和 b 調整，亮度為 b 調整 & (3) saturate_cast<uchar>處理溢位問題
dstPtr[iW] = saturate_cast<uchar>(contrast*imgPtr[iW] + brightness + (1 - contrast) * 125);
(4) 呈現影像
imshow("Homework 1", dst);

5. 建立滑鼠事件
setMouseCallback("Homework 1", onMouse, NULL);

6. 偵測左鍵雙擊，儲存影像
if (Event == CV_EVENT_LBUTTONDBLCLK)
imwrite("output.png", dst);

四、實作: