1051532 影像處理作業 6

一、作業說明

        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、作業環境

• OS:Windows 10
• Visual Studio 2017+OpenCV3.4.0 Debug x64

三、操作步驟

1. 利用cin輸入檔名
2. 用cv.imread輸入圖檔
3. 利用resize調整圖至600x400
4. 使用blur調整圖片過於明亮的部分
5. 將圖輸出至黑白圖片
6. Threshold()將其二值化標示棋子
7. 利用erode()及dilate()分離棋子
8. Canny()標示邊緣
9. findContour()取得邊緣位置
10. drawContour()將邊緣畫回輸入圖檔
11. contourArea()計算各圖形面積
12. 計算值並找出棋子數量

四、執行結果

預測結果與實際結果：+1、-2、0

五、參考資料

https://docs.opencv.org/3.4/db/df6/tutorial_erosion_dilatation.html

https://docs.opencv.org/master/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gac2db39b56866583a95a5680313c314ad

https://docs.opencv.org/master/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gaeb1e0c1033e3f6b891a25d0511362aeb

1051532 影像處理作業 5

一、作業說明

        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、作業環境

• OS:Windows 10
• Visual Studio 2017+OpenCV3.4.0 Debug x64 

三、操作步驟

1. 利用cin輸入檔名
2. 用cv.imread輸入圖檔
3. 將原圖加上cv.randn()產生Gaussian Noise圖像
4. 利用cv.randu()產生隨機圖片
5. 標註產生圖片的特定值(<20及>235)
6. 於原圖上將標記位置覆蓋並給予白點及黑點產生Salt-and-pepper圖
7. 利用cv.GaussainBlur()處理Gaussain Noise圖
8. 利用cv.MediamBlur()處理Salt-and-pepper
9. cv.imshow()顯示原圖及雜訊圖

四、執行結果

原圖

Mean=0 標準差=20

Mean=0 標準差=80

Salt-and-Pepper

Mean=0 標準差=20 高斯模糊Ksize=(3,3)

Mean=0 標準差=80 高斯模糊Ksize=(5,5)

Salt-and-pepper 中值過濾

五、參考資料

https://stackoverflow.com/questions/22937589/how-to-add-noise-gaussian-salt-and-pepper-etc-to-image-in-python-with-opencv/30609854

https://answers.opencv.org/question/36309/opencv-gaussian-noise/

1051532 影像處理作業 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、作業環境

• OS:Windows 10
• Visual Studio 2017+OpenCV3.4.0 Debug x64

三、操作步驟

1. 利用cin輸入檔名
2. cvtColor()將讀入的圖片由RBG轉成HSV
3. 利用inRange()選取HSV間的範圍(利用H選擇特定顏色)
4. Imshow()輸出圖片

四、執行結果

五、參考資料

https://ccw1986.blogspot.com/2012/12/opencvhsv-skin-color-detection.html

1051532 影像處理作業 3

一、作業說明

        撰寫一個程式，讀取一張 256 色灰階圖像(圖像大小適中以免執行時間太久)。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、作業環境

• OS:Windows 10
• Visual Studio 2017+OpenCV3.4.0 Debug x64

三、操作步驟

1. 利用cin輸入檔名
2. 利用imread()灰階模式讀入圖片
3. 為輸入圖片增加邊緣
4. 用dft()做離散傅立葉轉換
5. Split()分割出實部、虛部
6. 使用Magnitude()及Phase()並做對數尺度化
7. Normalize()標準化結果
8. Imshow()顯示原圖、spectrum、phase angle

四、執行結果

五、參考資料
https://docs.opencv.org/master/d8/d01/tutorial_discrete_fourier_transform.html

1051532 影像處理作業 2

二值化與邊緣偵測 

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、作業環境

• OS:Windows 10
• Visual Studio 2017+OpenCV3.4.0 Debug x64

三、操作步驟

1. 利用cin輸入檔名
2. 利用imread()灰階模式讀入圖片
3. 使用threshold()進行二值化
4. 使用Sobel()進行Sobel運算
5. 輸出二值化圖片及邊緣偵測結果

四、執行結果

1051532 影像處理作業 1

圖像亮度調整

一、作業說明

　　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、作業環境

• OS:Windows 10
• Visual Studio 2017+OpenCV3.4.0 Debug x64

三、操作步驟

1. 利用cin取得變數v(-255<=v<=255)
2. 利用imread將原圖讀入程式
3. 用at抓取圖檔像素點之BGR三色數值
4. 依變數v調整數值

• 超過255時以255計
• 低於0時以0計

5. 利用at將修改後BGR值放回
6. 重複3,4,5直到每個點都做完
7. 用imshow於新視窗顯示修改之圖檔
8. 用imwrite輸出編輯後的圖片

四、執行結果

• 原圖

1. v值輸入

2. 輸入100

3. 輸出至資料夾

4. 輸出圖檔

5. 輸入-100

6. 輸出圖檔