s1061448 影像處理作業7

    一、作業題目： 

    請設計一個基於Run-Length的壓縮法方，對圖檔作無失真壓縮後儲存成新檔案

    二、開發環境： 

    作業系統：Windows 10 
    ide：pycharm，anaconda 4.4.0
    圖像處理：open-cv 4.4.0

    語言：python 3.6

     三、操作方法：

1. 將圖像文件和程式碼處在同一文件目錄下 
2. 等待程式輸出跑完以後，會輸出（print）每一張圖像處理後的結果

    四、實現方法：

    1. 以灰度讀入圖像檔案

    2. 將圖像做簡單地二值化

    3. 先erode來一定程度消除棋子內部的反光

    4. 再dilate，直到每個棋子變成離散的小黑點

    5. 逐行檢測，若檢測到黑色pixel，則計數加一，並將該pixel所在的黑色區塊全部變成灰色

    6. 輸出計數結果

    五、最終效果： 

     

    1. 原圖：

    處理後：

    計數結果：22

    2. 原圖

    處理後：

    計數結果：28

    3. 原圖：

        處理後：

    計數結果：31

s1061448 影像處理作業8

          一、作業題目： 

        請設計一個基於Run-Length的壓縮法方，對圖檔作無失真壓縮後儲存成新檔案

        二、開發環境： 

    作業系統：Windows 10 
    ide：pycharm，anaconda 4.4.0
    圖像處理：open-cv 4.4.0

    語言：python 3.6

        三、最終效果：

     

1. 原圖：

處理後：

s1061448 影像處理作業5

        一、作業題目： 

    附件中的讀.row晶片設計的高度檔案，設計人員無法直接看到相關資訊。利用你所學的Color顏色的知識與處理技術，撰寫一個程式來讀取附件中的讀.row 檔案，將高度資料以圖片(顏色)視覺化呈現出來，讓設計人員可以看到高度相關資訊。

        二、開發環境： 

    作業系統：Windows 10 
    ide：pycharm，anaconda 4.4.0
    圖像處理：open-cv 4.4.0

    語言：python 3.6

        三、操作方法：

1. 將圖像文件example.raw和程式碼處在同一文件目錄下 
2. 等待程式輸出跑完以後，會在該目錄下生成result.bmp

        四、實現方法：

    1. 讀入raw檔案

        本程式用numpy.fromfile讀入 

    2. 按照文件的固定格式對讀入資料分割

    3. 从raw資料得到width、height、channel，並將圖像還原為正常形狀的图像

    4. 按照圖像中數值的大小分配顏色，大的用紅色，小的用綠色。

    5. 輸出result.bmp

    

五、最終效果： 

   1. 處理前：（raw的原圖像）

    處理後：

    2. 處理前：（raw的原圖像）

  處理後：

                                

    3. 處理前：（raw的原圖像）

    處理後：

s1061448 影像處理作業4

        一、作業題目： 

    利用你所學的顏色的知識與技術，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、開發環境： 

    作業系統：Windows 10 
    ide：pycharm，anaconda 4.4.0
    圖像處理：open-cv 4.4.0

    語言：python 3.6

        三、操作方法：

1. 將圖像文件example.jpg和程式碼處在同一文件目錄下 
2. 等待程式輸出跑完以後，會在該目錄下生成result_hsv.jpg和result_yrb.jpg，即為處理過後的圖像，作為兩種不同處理方法的輸出

        四、實現方法：

    1. 讀入彩色圖片檔案

        本程式用opencv讀入灰度圖像 

    2. 將圖像轉化到HSV色彩空間

    3. 經估計皮膚的顏色範圍大致為 0<H<30，30<S<150，140<V<255將圖像數值不在此範圍內的像素點全部設置為（0,0,0）。

    4. 輸出result_hsv.jpg。

    5. 將圖像轉化到YCrCb色彩空間。

    6. 經估計皮膚的顏色範圍大致為 144<Cr<173，77<Cb<120將圖像數值不在此範圍內的像素點全部設置為（0,0,0）。

    4. 輸出result_yrb.jpg。

    

五、最終效果： 

    

s1061448 影像處理作業2

        一、作業題目： 

    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，如全彩圖像可先將圖片由 RGB 轉換至灰階影像)，利用 Sobel Operators 圖像邊緣為基礎，設計一個類似素描線條自畫像程式。

 

        二、開發環境： 

    作業系統：Windows 10 
    ide：pycharm，anaconda 4.4.0
    圖像處理：open-cv 4.4.0

    語言：python 3.6

        三、操作方法：

1. 將圖像文件和程式碼處在同一文件目錄下 
2. 輸入圖像文件名 
3. 等待程式輸出“Complete”以後，會在該目錄下生成result.png，即為處理過後的圖像

        四、實現方法：

    1. 讀入彩色圖片檔案

        本程式用opencv讀入rgb彩色圖像 

    2. 將圖片轉化為灰度圖像

        其中，每一個像素點的數值有公式 Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 運算得到。

    3. 對圖片用Sobel Operators進行卷積操作

        Sobel Operators的卷積核為：

   X:    Y:

        用兩個卷積核分別對圖像進行卷及操作，獲得兩張圖像

        分別參考兩張圖像，對每一個相同坐標的像素點取最大值，生成一張合併後的圖像。

    4. 減少圖像雜訊

       將圖像反轉（像素值：反轉後 = 255 - 反轉前），原來處理後數值特別低的會接近255呈白色，而偵測出的額邊界則為黑色。

       反轉後，所有接近白色的像素點（像素值大於或等於225）全部設定為255

       完成後，圖像中還有很多零散的小黑點，為了除去這些雜訊，我檢查每一個像素點，如果其四周5X5的方格內，有不到10個點不是255，則被視為雜訊，設置其為255

    5. 輸出處理後圖像

    

五、最終效果： 

原圖像                          

Sobel處理(x)                

Sobel處理(y)                

結合兩次Sobel處理結果

黑白反轉                        

去除雜訊                         

s1061448 影像處理作業 1

一、作業題目： 

    圖像亮度調整 —— 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 (-255 <= v <= 255)，並將圖像儲存至一個新圖像檔案中。 

二、開發環境： 

•     作業系統：Windows 10 
•     ide：pycharm，anaconda 4.4.0
•     圖像處理：open-cv 4.4.0
•     語言：python 3.6

        三、實現方法：

1. 讀入圖片檔案
2. 檢查圖像是彩色（rgb）的還是灰度圖像
3. 對圖片的額每個像素（pixel）的R、G、B或者灰度數值都加上同一個自定義的整數
4. 檢查是否有溢出，即<0或者>255, 若<0則設為0，若>255則設為255
5. 輸出處理後圖像 

四、操作方法：

1. 將圖像文件和程式碼處在同一文件目錄下 
2. 輸入圖像文件名 
3. 輸入一個整數 
4. 等待程式輸出“Complete”以後，會在該目錄下生成result.png，即為處理過後的圖像

    

五、最終效果： 

•        原圖：
• 輸入-100：
•  輸入100：