s1051451 作業5

一、作業題目
   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、開發環境
visual studio 2015、opencv 3.4、windows 10

三. 實作內容
用opencv3的霍夫變換做圓環檢測
opencv中霍夫變換函數：
void HoughCircles(InputArray image,OutputArray circles, int method, double dp, double minDist, double param1=100,double param2=100, int minRadius=0, int maxRadius=0 )

1.InputArray image：輸入圖像，即源圖像，需為8位的灰度單通道圖像。

2.OutputArray circles：經過調用HoughCircles函數後此參數存儲了檢測到的圓的輸出矢量，每個矢量由包含了3個元素的浮點（vec3d）矢量(x, y, radius)表示。

3.int method：使用的檢測方法，目前OpenCV中就霍夫梯度法一種可以使用，它的標識符為CV_HOUGH_GRADIENT，在此參數處填這個標識符即可。

4.double dp：用來檢測圓心的累加器圖像的分辨率於輸入圖像之比的倒數，且此參數允許創建一個比輸入圖像分辨率低的累加器。上述文字不好理解的話，來看例子吧。例如，如果dp= 1時，累加器和輸入圖像具有相同的分辨率。如果dp=2，累加器便有輸入圖像一半那麼大的寬度和高度。

5.double minDist：為霍夫變換檢測到的圓的圓心之間的最小距離，即讓我們的算法能明顯區分的兩個不同圓之間的最小距離。這個參數如果太小的話，多個相鄰的圓可能被錯誤地檢測成了一個重合的圓。反之，這個參數設置太大的話，某些圓就不能被檢測出來了。

6.double param1=100：有默認值100。它是第三個參數method設置的檢測方法的對應的參數。對當前唯一的方法霍夫梯度法CV_HOUGH_GRADIENT，它表示傳遞給canny邊緣檢測算子的高閾值，而低閾值為高閾值的一半。

7.double param2=100：有默認值100。它是第三個參數method設置的檢測方法的對應的參數。對當前唯一的方法霍夫梯度法CV_HOUGH_GRADIENT，它表示在檢測階段圓心的累加器閾值。它越小的話，就可以檢測到更多根本不存在的圓，而它越大的話，能通過檢測的圓就更加接近完美的圓形了。

8.int minRadius=0：有默認值0，表示圓半徑的最小值。


9.int maxRadius=0：有默認值0，表示圓半徑的最大值。

四、實作結果

圖片一(IMG_5702/a)

圖片二(IMG_5703/b)

 





圖片三(IMG_5704/c)

s1051451 作業4

一、作業要求

利用所學的顏色的知識，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. 使用環境

visual studio 2015、opencv 3.4、windows 10

三. 實作內容

利用Opencv自帶的橢圓生成函數生成一個膚色橢圓模型

ellipse(Mat& img, Point center, Size axes, double angle, double startAngle, double endAngle,

const Scalar&color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0)

參數image為需要繪製橢圓的圖像； 參數center是該橢圓的中心點坐標； 參數axes是該橢圓的長半軸和短半軸； 參數angle是該橢圓和水平方向上的旋轉夾角； 參數startAngle表示繪製橢圓弧線相對該橢圓自己的水平軸的起始角度； 參數endAngel表示繪製橢圓弧線相對該橢圓自己的水平軸的終止角度；

四. 實作結果

1.原圖

2.皮膚檢測圖

s1051451 作業3

一、作業說明：
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。

二、實作環境：
visual studio 2015、opencv 3.4、windows 10

三、程式流程
程序流程
1、加載圖像，格式為灰度圖
2、獲取圖片dft變換的最佳大小
3、邊框加0的方式填充圖片，即非0部分為dft變換的最佳大小 
4、創建數組儲存圖像實部虛部，且合併到complexI
5、傅裡葉變換 dft(complexI, complexI)
6、重新分離實部虛部，並且計算幅度
7、將幅度映射到對數域
8、以圖像中心為原點劃分象限，每個象限創建一個ROI
9、對角象限互換

10、顯示結果

四、執行結果：
1.原圖

2.頻頻圖

3.相位圖

s1051451 作業2

作業簡介:
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。(如果可以分析邊緣偵測所得到 的點，結合成線條方式呈現更佳!)

使用環境:
visual studio 2015、opencv 3.4、windows 10

實驗內容；
使用sobel()函式分別對影像進行水平和垂直模板的運算，得到像素的梯度。

Gx用來檢測垂直邊緣，Gy用來檢查水平邊緣。

先把彩色圖片轉換成灰階，再用convertScaleAbs()函數將其轉回原來的uint8形式。最後還需要用addWeighted()函數將其組合起來。

 執行結果：

1051451 作業1

一、作業題目:
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、環境設置:
1.Visual Studio 2015
2.opencv 3.4.0

三、執行步驟:
1.把想要修改的圖片放在文件夾中
2.輸入想要調整的亮度,輸入的數值介於-255到255之間
3.結果呈現(原圖及調整後)

四、執行結果:

1.輸入調整的數值

2.原圖及調整為-128較暗的圖片

3.原圖及調整為128較亮的圖片