s1073312影像處理作業5

 1.       作業說明:

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。

2.      作業環境、語言:

• Windows 10 
• Python 3.8.10
• OpenCV 4.5.1
• Visual Studio Code       

3.     實作: 

    1.使用open()與struct.unpack將資料讀進來

    2.使用np.reshape()將讀入的深度資料排成影像的格式，

    3.使用min與max找出最小與最大的深度值

    4.在使用min、max套用線性插值的公式將範圍調整成0到1，然後乘上255，取乘灰階圖備用

    5.最後輸出結果

3.     執行結果: 

s1073312影像處理作業4

 1.       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

2.      作業環境、語言:

• Windows 10 
• Python 3.8.3
• OpenCV 4.5.1
• Visual Studio Code       

3.     實作: 

  1.      使用Imread讀入RGB圖

    2.      使用cv2.cvtColor將圖轉換成HSV以及Ycrcb顏色空間

    3.      使用np.array建立HSV範圍為 0< H < 35、58 < S < 174、40<V<255以及建立

    4.      使用np.array建立(HSV)範圍為 0< H < 35、58 < S < 174、40<V<255以及建立                     (YCRCB)範圍80<Y<255、135 < Cr < 180、85 < Cb < 135

    5.      使用cv2.split將YCrCb分離

    6.      使用cv2.threshold對CR進行OSTU處理

    7.      cv2.imshow

3.     執行結果: 

       原圖:    

                     HSV:    

                   Ycrcb:

                   Otsu:

  

  

s1073312 影像處理作業 2

 

 一、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。(如果可以分析邊緣偵測所得到的點，結合成 線條方式呈現更佳!)

二、操作環境

●    Windows 10

●    Python 3.8.3

●    OpenCV 4.5.1

●   Visual Studio Code

 

三、 實作方法

1.使用imread將圖片載入

2.將全彩圖轉換至灰階影像

3.使用Sobel函式，分別處裡x軸方向與y軸方向

4.使用cv2.bitwise_or將x軸方向與y軸方向結合

5. 將照片做黑白反轉，使用255減掉原本得像素

6.使用cv2.threshold函式對結合後的圖二值化(門檻設150)

7.使用cv2.imwrite儲存圖片

 

原圖:

Sobel針對XY軸

 

顏色翻轉後:

 

使用threshold，二值化最終結果

s1073312 影像處理作業 1

 

 作業說明：

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。

開發環境：

• Windows 10 
• Python 3.9.1
• OpenCV 4.5.1
• Visual Studio Code 

程式說明：

1. 使用Python先載入OpenCV函式庫
2. 請使用者輸入v值
3. 使用cv2.imread將圖片載入
4. 使用morty.shape取得圖片長寬
5. 透過三層迴圈來對每個像素的R,G,B值加上剛剛輸入的v，來調整圖片的亮度
6. 如果像素的R,G,B值加上v後大於255，就將其值設為255，若小於0，將其值設為0 
7. 使用cv2.imwrite存檔
8. 使用cv2.imshow將修改後的圖片顯示出來

 原圖:

v=100

v=-100