s1071215 影像處理作業5

 

作業說明：

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。

開發環境：

Window 10、Anaconda Navigator 2.0.1、Spyder 5.0.0、OpenCV 4.0.1

程式說明：

1. 以open讀取.raw檔
2. 以unpack取得圖片的width, height, channel
3. 每4byte分別unpack並且存入list
4. 找出list中的min與Max
5. 將min值取代-99999.0
6. 將list轉換成array並用reshape轉換成圖片
7. 利用array的值變換0~255
8. 利用applyColorMap轉換成對應的顏色
9. 用imwrite輸出結果圖片。

程式執行畫面及結果：

02原圖

02視覺化後的灰階圖片

02灰階轉換成RGB

08原圖

08視覺化後的灰階圖片

08灰階轉換成RGB

10原圖

10視覺化後的灰階圖片

10灰階轉換成RGB

s1071215 影像處理作業7

 

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!

開發環境：

Window 10、Anaconda Navigator 2.0.1、Spyder 5.0.0、OpenCV 4.0.1

程式說明：

1. 以imread()讀取圖片
2. 將圖片轉為灰階
3. 進行高斯模糊
4. 進行threshold二值化處理
5. 將圖片進行erode()和dilate()處理，使用適當的iterations
6. 利用findContours獲取輪廓
7. 計算棋子的數量
8. print結果並以imwrite()將圖像結果輸出。

程式執行畫面及結果：

程式結果

test1 原圖24 測試結果24

test2 原圖31 測試結果29

test3 原圖31 測試結果31

s1071215 影像處理作業8

 作業說明：

請寫一個程式將附圖二值化後輸出黑白圖像。目的是將文字與背景分離。

原圖

結果

1071215 影像處理作業6

作業說明：

附件中為三張利用將高度以色彩視覺化後的圖片。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。

部落格上應敘述你的壓縮方法，提供壓縮檔之格式，並計算三張圖的平均壓縮率。

開發環境：

Window 10、Anaconda Navigator 2.0.1、Spyder 5.0.0、OpenCV 4.0.1

程式說明：

rle_輸出.py：

1. 用imread()讀取圖片
2. 以 split()切分成r,g,b通道
3. 用flatten()將r,g,b轉成1維陣列
4. 利用Run-Length計算，依序以(數值,個數)的方式存入list
5. 分別將r,g,b的list各自串接，存成.dat檔。

rle_還原.py：

1. 以opem()讀取.dat檔
2. 將r,g,b資訊存入list
3. 利用Run-Length計算解碼還原
4. 以np.array()將list轉換成uint8存入array
5. 用reshape()將array轉成(height, width, channel)
6. 用merge()將r,g,b合併成圖片
7. 以imwrite()將結果輸出。

程式執行畫面及結果：

Img1壓縮率：7.7/13.9*100% = 55.40%

原圖

壓縮後的圖

Img2壓縮率：13.1/13.9*100% = 94.24%

原圖

壓縮後的圖

Img3壓縮率：7.14/13.9*100% = 51.37%

原圖

壓縮後的圖

 

s1071215 影像處理作業4

 作業說明：

利用你所學的Color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。

開發環境：

Window 10

Anaconda Navigator 2.0.1

Spyder 5.0.0

OpenCV 4.0.1

程式說明：

本作業使用Cr+OSTU、YCrCb範圍選取與HSV範圍篩選三種方式進行膚色檢測。

Cr+OSTU

1. 以imread("test.jpg")，讀入圖片（test.jpg）
2. 將RGB轉換成YCrCb，拆分出Y,Cr,Cb值
3. 對Cr單獨進行OTSU處理

        YCrCb範圍選取

1. 將RGB轉換成YCrCb，拆分出Y,Cr,Cb值
2. 利用迴圈對每個像素進行判斷是否在膚色範圍內
3. 以135 < Cr < 180、85 < Cb < 135為判斷條件

HSV範圍篩選

1. 將RGB轉換成HSV，拆分出h,s,v值
2. 建立HSV範圍為 0< H < 30、30 < S < 150、50<V<255進行篩選

利用imwrite將結果輸出。

執行結果：

原圖

使用Cr+OSTU做膚色偵測

使用YCrCb做膚色偵測

使用HSV做膚色偵測

s1071215 影像處理作業3

 

作業說明：

請撰寫一個程式，讀取一張 256 色灰階圖像。

(1)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。

        (2)對圖像利用 Gaussian Low-Pass filter 處理，輸出平滑後圖像。

開發環境：

Window 10、Anaconda Navigator 1.9.12、Spyder 4.0.1、OpenCV 3.4.2

程式說明：

1. 以imread("test.jpg", 0)，讀入圖片（test.jpg），將圖片直接以灰階讀入
2. 利用dft()進行離散傅立葉轉換
3. 以np.fft.fftshift()將頻譜從左上角移動至中心位置
4. 用magnitude()與phase()求頻譜圖與相位圖
5. plt.imshow()顯示圖片結果。
6. 使用GaussianBlur()取得平滑後圖像
7. plt.show()顯示圖片結果。

原圖

傅立葉轉換

高斯平滑後結果

最終結果

 

s1071215 影像處理作業2

 

作業說明：

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。

開發環境：

Window 10、Anaconda Navigator 1.9.12、Spyder 4.0.1、OpenCV 3.4.2

程式說明：

1. 以imread("test.jpg", 0)，將圖片直接以灰階讀入
2. 運用Sobel運算子處理X軸與Y軸
3. 將得到的結果使用addWeighted函式結合
4. 以255-像素值，得到黑白反轉的圖片
5. 以閾值threshold=200對圖片做二值化處理
6. 利用findContours獲得輪廓
7. 使用drawContours繪製輪廓在白色畫布上
8. 以imwrite儲存圖片結果

程式執行畫面及結果：

原圖

對X軸做處理

對Y軸做處理

將X軸Y軸結合

將黑白反轉

將圖片二值化處理

將獲得的輪廓繪製在白色畫布上