s1073517 作業7

 

一、開發環境

• macOS Monterey 12.4
• Visual Studio Code 1.42.1
• OpenCV 4.4.0
• Python 3.10

二、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!

三、實作方法 

1. 輸入要偵測的圖片名稱。
2. 將圖片轉灰階，並做二值化。
3. 將二值化的圖片做erode()與dilate()。
4. Canny() dilate()後的圖片，得到邊緣圖。
5. 用邊緣圖做HoughCircles()偵測圓圈。
6. 用circle()圈出偵測到的棋子。

四、實作圖片

• 
  

  • IMG_5702.jpg 原:24個，偵測:21個

  
  
  

• 
  

  

  • IMG_5703.jpg 原:31個，偵測:28個

  
  

• 
  

  

  • IMG_5703.jpg 原:31個，偵測:31個

  
  

s1073517 作業5

  一、開發環境

• MacOS Monterey 12.2
• Visual Studio Code Version: 1.64.2
• OpenCV: 4.5.5.62

二、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

三、實作方法

1. 讀取圖片，並換成HSV。
2. 找出圖片黃色的範圍。
3. 使用inRange擷取黃色部分。
4. 將擷取的部分與原圖做bitwise_and，得出結果。

四、結果

hsv

截取的黃色部份(呈白色)

結果

s1073517 作業四

 一、開發環境

• MacOS Monterey 12.3
• Visual Studio Code Version: 1.64.2
• OpenCV: 4.5.5.62
• Python 3.9.7

二、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。

三、實作方法

1. 輸入圖片路徑
2. 用dft函數作傅立葉轉換，得到原始圖像的頻譜
3. 用np.fft.fftshift將0頻率移至中央
4. 以phase()及magnitude()分別取得相位角度及頻譜
5. 用GaussianBlur()，將圖片平滑

四、結果

Input Image

Magnitude Spectrum

Phase

Gaussian Low Pass

s1073517 作業 3

  

一、開發環境

• MacOS Monterey 12.3
• Visual Studio Code Version: 1.64.2
• OpenCV: 4.5.5.62
• Python 3.10.1

二、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)

1. 利用 Sobel Operators 偵測並輸出邊緣成分圖
2. 設計一個類似素描線條的自畫像圖案。

三、實作方法

    (a)

1. 輸入圖片路徑
2. 使用sobel operators偵測x, y邊緣, 並使用addWeighted合併

    (b)

1. 透過GaussianBlur將圖片模糊處理
2. 然後用divide()將邊緣成分圖與模糊處理的圖合併

四、結果

邊緣成分圖

素描圖

1073517 作業2

  一、開發環境

• MacOS Monterey 12.2
• Visual Studio Code Version: 1.64.2
• OpenCV: 4.5.5.62
• Python 3.10.1

二、作業說明

        輸入圖片路徑，創造一個滑動條控制旋轉角度。

三、實作方法

1.  輸入圖片
2. 輸出含有滑動條的圖片
3. 使用滑動條來控制旋轉角度

四、結果

原圖

旋轉

s1073517 作業1

 一、開發環境

• MacOS Monterey 12.2
• Visual Studio Code Version: 1.64.2
• OpenCV: 4.5.5.62

二、作業說明

        輸入圖片路徑、類型(0為灰階, 1為RGB)以及一個數值。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

三、實作方法

1.  輸入圖片 類別 以及調整數值
2. 判斷調整後數值， 如果大於255,數值就等於255 如果小於0,數值就等於0
3. 輸出圖片

四、結果

原圖

-100

+100

原圖

    

+120

    

-120