1051545的作業5

Morphological Image Processing

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，列出每張圖像中圍棋個數。

環境需求

• windows 10
• opencv-python 4.0
• numpy 1.16.4
• matplotlib 3.1.0

實作方法

1. 利用imread把讀取之圖片轉成灰階圖
2. 利用GaussianBlur()降低圖片雜訊
3. 利用morphologyEX()去除棋子反光
4. 利用threshould()轉成二值化
5. 利用Sobel()偵測物件之邊緣
6. 利用findContours()找出所有物件之輪廓，並計算出物件數量
7. 利用contourArear()計算邊緣連起來之面積，如果大於10即可計算為一顆棋子

運行結果

IMG_5702:

IMG_5703:

IMG_5704:

計算結果:

IMG_5702: 程式運行結果為22顆    實際為24顆

IMG_5703: 程式運行結果為30顆    實際為31顆

IMG_5704: 程式運行結果為28顆    實際為31顆

1051545 作業4

一、題目:
  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、環境:
        1. windows 10       2. PyCharm           3. opencv 3.4.5       4. python 3.7        5. opencv 3.4.2
三、方法:

    1.讀入圖片
    2.將讀入的圖片以cvtColor()轉換成轉換成HSV,BGRA,YCrCb圖
    3.使用inRange()將設定好範圍的皮膚顏色設定成白，非皮膚顏色的範圍設定為黑
    4.將二值化後的圖片輸出

四、結果:

s1051545的作業3

一、作業要求：
       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、使用的環境：
         1. windows 10
         2. pyCharm    
         3. opencv 3.4.5
         4. python 3.7

三、特殊程式片段：
        np.fft.fft2():頻率轉換，輸出複數陣列
       np.fft.fftshift()：移頻操作
       np.log():取得頻譜，並以np.abs()取絕對值，將複數形式的頻譜變化成實數
       np.angle():得到相位圖 

       

四、執行結果:

        讀入一張圖檔後，顯示頻譜圖及相位圖。

1051545作業2

一、實作方法:

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!) 

二、實作環境:

    1. windows 10

    2. pyCharm

    3. opencv 3.4.5

    4. ptthon 3.7

    

三、執行方式:
1.利用GaussianBlur()去除雜訊
2.利用cvtColor()將圖片轉成彩色和灰階化
3.利用Sobel()來處理圖片的x軸跟y軸
4.利用convertScaleAbs()轉成uint8形式,
5.利用addWeighted()混合垂直和水平在一張圖片
6.利用imwrite()存儲最後完成的圖片



四、執行畫面:

執行結果

存儲完成的圖片

1051545 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 (-128<= v <= 128)，並將圖像儲存至一個新圖像檔案中。

二、環境設置:

    1. windows 10

    2. pyCharm

    3. opencv 3.4.5

    4. ptthon 3.7

    5. numpy 1.16.2

三、作業說明:

    1. 載入專案中的 kobe.jpg 

    2. 使用者輸入亮度，正值為調亮，負值為調暗，且-128<= v <=128

    3. 輸出圖片(須給定亮度值)

    4. 在專案中輸出圖片newImage.jpg

四、結果展示:

     亮度調為-100: 

    亮度調為100: