1063330 影像處理作業6

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（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、使用工具:

    Python3.7.4

    OpenCV 4.2.0

    Numpy 1.16.4

三、實作方法:

1.  使用imread()以灰階形式讀取圖片

2.  使用threshold()函式進行二值化。將threshold分別設為130、120、120

3.  使用getStructuringElement()函式，將kerne分別設為(250，250)、(100, 100)、
     (150, 150)

4.  使用erode()函式對二值化圖片進行侵蝕後，使用dilate()把圖片膨脹

5.  使用findContours()函式及drawContours()函式對棋子個數進行運算

6.  使用imshow()印出所有圖片

四、實作成果:

預測結果與實際結果：-4、-3、0

1063330 影像處理作業5

一、作業要求:

    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、使用工具:

    Python3.7.4

    OpenCV 4.2.0

    Numpy 1.16.4

三、實作方法:

 加入雜訊:

1.  使用imread()讀取圖片

2.  Salt & Pepper noise:使用函式np.random.choise()

3.  Gaussian noise:使用函式np.random.normal()

4.  設定salt與pepper比例為１：１

5.  設定Gaussian noise要使用的參數(mean, var)

6.  對Salt & Pepper與Gaussian noise分別進行中值濾波及高斯濾波

 消除雜訊:

1.  中值濾波: 使用medianBlur()降噪，並設定size=5

2.  高斯濾波: 使用GaussianBlur()降噪，並設定size(5,5)

四、實作成果

原圖

Salt & Pepper noise

中值濾波

 高斯濾波

  

             

 Gaussian noise

中值濾波

高斯濾波

1063330 影像處理作業4

一、作業要求:

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、使用工具:
    Numpy 1.16.4

    Python3.7.4

    OpenCV 4.2.0

三、實作方法:

1.  使用imread()讀取圖片

2.  設定5%亮度補償，對RGB亮度進行校正

3.  使用cvtColor()將圖像從RGB屬性轉換成YCrCb屬性

4.  使用variables for skin rules資料設定膚色範圍

5.  用迴圈遍歷圖片，從YCrCb獲取值後，畫出偵測為皮膚之範圍

6.  判斷skin變數，可設定為塗黑皮膚範圍或反之

7.  使用plt依序顯示原圖及皮膚偵測後的圖

四、實作成果

1063330 影像處理作業 3

l   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。

l   使用環境

         numpy:1.16.4
         Python:3.7.4
         opencv:4.1.0

l   實作方法

         1.  利用imread讀入灰階影像

         2.  利用numpy中的函數對影像作快速傅立葉轉換(fft),輸出為複數

         3.  將FFT的DC分量移到頻譜中心，輸出為複數

         4.  利用log()取得頻譜

         5.  利用angle()取得相位圖

         6.  取絕對值:將複數變化成實數；取對數:將資料變化為較小範圍

         7.  使用imwrite及plt儲存並印出

l   實作成果

原圖

頻譜圖

相位圖

1063330 影像處理作業2

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、環境設置:
Python 3.7
opencv 4.2.0

三、實作方式:

1.imread用灰階模式讀取圖片

2.threshold:二值化

3.Canny:邊緣處理

四、執行結果:

Fig2_1

Fig2_2

1063330 影像處理 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:

        Python 3.7
        opencv 4.2.0

三、實作方式:

1.           讀取輸入的圖片
2.        使用size取得長寬的像素數量
3.        使用for迴圈遍歷每個像素
4.        使用pil.putpixel改變其RGB值
5.        pil.save輸出新圖片後儲存

四、執行結果: