1063338 影像處理作業6

1. 作業題目：
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! 
1. 環境架設：
• Anaconda 
• Python 3.6
• Spyder 4.1.2
1. 實作方法：
1. 利用imread 讀取灰階的圖片
2. 利用cv2.getStructuringElement在試驗之後取得適當的kenel大小
3. 藉由cv2.threshold對圖片進行二值化
4. 先用cv2.dilate對其進行膨脹效果 再使用cv2.morphologyEx做opening
5. cv2.findContours找出邊界
6. cv2.drawContours畫出邊界
2. 執行結果：
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

1063338 影像處理作業5

1. 作業題目：

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 設計與測試多種雜訊分數越高

1. 環境設置：

• Anaconda 
• Python 3.6
• Spyder 4.1.2

1. 實作方法：
1. 加上雜訊
1. 利用skimage.util.random_noise做 gaussian noise
2. 利用skimage.util.random_noise做 salt noise
3. 利用skimage.util.random_noise做 pepper noise
4. 利用skimage.util.random_noise做 s&p noise，將佔比調成20%
5. 利用skimage.util.random_noise做salt noise，將佔比調成50%
6. 利用skimage.util.random_noise做高斯分布的加性（localvar） noise
7. 利用skimage.util.random_noise做 poisson noise
8. 利用skimage.util.random_noise做 均勻（speckle） noise
2. 去除雜訊：針對調成20%的s&p noise進行雜質去除
1. 方匡濾波：使用cv2.boxFilter，size=5
2. 高斯濾波：使用cv2.GaussianBlur，size=（5,5）
3. 均值濾波：使用cv2.blur，size=（5,5）
4. 中值濾波：使用cv2.medianBlur，size=5
2. 執行結果：

1063338 影像處理作業3

離散傅立葉轉換 DFT 練習

• 題目說明：

  請撰寫一個程式，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。

• 作業環境：
• Anaconda 
• Python 3.6
• Spyder 4.1.2

• 實作方法：
• 先利用imread將照片輸入
• 由np.fft.fft2進行二維的傅立葉轉換
• 以np.fft.fftshift將输出的零頻率分量移動到magnitude spectrum中心
• 20*np.log(np.abs())：先取絕對值，表示取模，取範圍
• np.angle : 取出phase spectrum

• 結果：

1063338 影像處理作業4

• 題目說明：

                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。 

• 作業環境：
• Anaconda  
• Python 3.6.10 
• Spyder 4.1.2
• 實作方法：
• 利用imread讀入輸入照片
• 將rgb照片轉成YCbCr存到imgYcc
• 將bgr照片轉成rgb存到img
• 用for loop對row/column
• 分別取出img的rgb
• 分別取出imgYcc的YCbCr
• 利用Kukharev提出的條件進行膚色偵測 
  
• 結果：

1063338 影像處理作業 2

1.      作業題目：

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)。

2.      環境設置：

l   Opencv 2.4.13

l   Visual Studio 2013

l   Programming Language : C++

3.      實作方式：

l   利用Imread(“照片”,0)先將照片轉為灰階

l   二值化：先clone灰階輸出的結果作為輸入，再利用threshold(灰階圖，二值化圖，80，100，CV_THRESH_BINARY)進行二值化動作

l   邊緣化，首先利用blur濾波降噪，再用Canny(下限域值，上限域值)提取邊緣特徵

 Fig2_1

Fig2_2