s1071805
作業7
一、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!
二、開發環境
Windows
10
Anaconda
Jupyter Notebook 6.4.11
OpenCV
4.5.5
Python
3.7.13
三、實作方法
1.分別讀入三張圖片
2.將圖片轉成灰階、模糊、二值化
3.接著做erode()、dilate()
4.findContours()找出所有棋子輪廓
5.drawContours()把輪廓畫在原本的圖片上
6.imwrite()輸出結果
morphological_1_檔名.jpg->儲存第一次erode()、dilate()的結果
morphological_2_檔名.jpg->儲存第二次erode()、dilate()的結果
draw_檔名.jpg->儲存最後標示棋子的結果
四、執行結果
一、作業說明
附件中為三張利用將晶片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(compression ratio)。
二、開發環境
Windows
10
Anaconda
Jupyter Notebook 6.4.11
OpenCV
4.5.5
Python
3.7.13
三、實作方法
1.用input的方式輸入檔案名稱且得到檔案的大小
2.接著讀取圖片求出長 寬和channel
3.把不重複的顏色(B,G,R)新增到tmp
4.dictionary的方式將tmp裡面的color編號
{
key: value } -> { color id: [B,G,R] }
5.之後把所有的color數量顯示出來
6.儲存原本img的(B,G,R)經過get_key()轉換後的color id
7.自定義一個run_length_encoding()的function來計算
8.執行完run_length_encoding()的結果都寫到原檔名.txt的檔案中
四、執行結果
一、作業說明
撰寫一個程式將所附圖像flower.jpg的黃色花瓣區域擷顯示出來。
二、開發環境
macOS
Monterey 12.3
Anaconda
Jupyter Notebook 6.4.8
OpenCV
3.4.2
Python
3.7.11
三、實作方法
1.imread()讀取圖片
2.cvtColor()把圖片轉換成HSV
3.設定黃色的lower bound及upper bound
4.inRange()鎖定黃色範圍
5.bitwise_and()進行挖空
得到結果
四、執行結果
一、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。
(程式利用課本的frequency filter步驟者可得滿分，在網頁中將每個步驟結果呈現出。直接套用opencv函數得一半分數。)
二、開發環境
macOS Monterey 12.3
Anaconda Jupyter Notebook 6.4.8
OpenCV 3.4.2
Python 3.7.11
三、實作方法
(1)
1.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)以灰階模式讀取圖像
2.fft.fft2() 進行傅立葉轉換
3.fft.fftshift() Centralize Spectrum
4.絕對值取log得到頻譜圖
5.angle()取得Phase Angle
6.以plt.show()顯示圖片
(2)
1.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)以灰階模式讀取圖像
2.利用GaussianBlur()取得結果
四、執行結果
一、作業說明
撰寫一個程式，以灰階模式讀取一張圖像 imread(path,
IMREAD_GRAYSCALE) (a)利用 Sobel Operators 偵測並輸出邊緣成分圖 (b)設計一個類似素描線條的自畫像圖案。(想想:如何使用邊緣偵測所得到的點，結合成看似素描筆畫出的線條)
二、開發環境
macOS
Big Sur 11.6
Anaconda
Jupyter Notebook 6.4.8
OpenCV
3.4.2
Python
3.7.11
三、實作方法
(a)利用 Sobel Operators 偵測並輸出邊緣成分圖
1.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)以灰階模式讀取圖像
2.利用Sobel()分別取得x方向和y方向梯度
3.用convertScaleAbs()函式將其轉回原來的uint8形式
4.再用addWeighted()將x方向和y方向圖片等比重合併
(b)素描線條的自畫像圖案
1.先將圖片做色彩反轉
2.使用GaussianBlur()、divide()
3.呈現出素描線條的圖片
(Sketch)
4.另一個是用threshold()做二值化的結果
(threshold)
一、作業說明
撰寫一個程式將一張圖像的(a)整張圖像，(b)中心內切圓區域，旋轉一個角度(逆時針旋 轉 0 度至 359度):利用一個滑動條(trackbar)控制旋轉角度。
二、開發環境
macOS
Big Sur 11.6
Anaconda
Jupyter Notebook 6.4.8
OpenCV
3.4.2
Python
3.7.11
三、實作方法
1.mode=1是旋轉整張圖片 mode=2則是旋轉內切圓區域
2.利用trackbar可以控制圖片旋轉的角度
mode=1(旋轉整張圖片)
透過getRotationMatrix2D()得到旋轉矩陣、warpAffine()得到旋轉後的圖片
(圖片1)
mode=2(旋轉圓形的區域)
是使用bitwise_and()、bitwise_not()得到中間的內切圓區域後再跟原圖疊加在一起
(圖片2)
一、作業說明
撰寫一個程式讀取ㄧ張圖片，將圖像中每一個點像素的值各加上一個數值。如果輸入圖像是灰階圖像，改 變每個像素的灰階值;如果輸入圖像是全彩圖像(RGB)，則只改變每個像素的 R 值。注意修改後像素值溢位 Overflow 問題(像素值介於 0 與 255 之間)。
二、開發環境
macOS Big Sur 11.6
Anaconda Jupyter Notebook 6.4.8
OpenCV 3.4.2
Python 3.7.11
三、實作方法
1.將圖片檔讀入後會判斷是灰階圖還是全彩圖像
2.輸入調整的數值
3.用if-else來判斷調整後的數值後如果大於255就等於255 小於0的值則等於0
4.輸出結果
四、執行結果
原圖和亮度調整（+100）
原圖和亮度調整（-100）
原圖和RGB影像改變R值（+150）
原圖和RGB影像改變R值（-150）
