s1073522 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

Ø  Windows 11

Ø  Pycharm

Ø  Python 3.9

Ø  OpenCV - 4.5.5.64

三、實作方法

1. 讀取圖片。
2. 將圖片做resize(fx=0.25, fy=0.25)。
3. 設定kernel size為5*5
4. 利用erode()處理圖片。
5. 利用dilate ()處理圖片。
6. 利用Canny ()偵測影像邊緣。
7. 透過HoughCircles()找出圖片中的圓形物體，並用circle()圈出來。

四、執行結果：

圖一邊緣偵測

 圖一偵測圓形

 圖二邊緣偵測

 圖二偵測圓形

 圖三邊緣偵測

    圖三偵測圓形

    結果截圖

s1073522 作業 6

 一、作業說明                                    

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：

Ø  Windows 11

Ø  Pycharm

Ø  Python 3.9

Ø  OpenCV - 4.5.5.64

三、實作方法

1. 將   header 資訊讀取出來
2. 將所有   pixel 值存放在   list 中
3. 讓每一   pixel 之   RGB 分別與前一   pixel 之   RGB 比較，用三個   list 儲存各   pixel 的   RGB 分布
4. 分別用   maxR、maxG、maxB 儲存最大的數量
5. 分別算出算出至少需多少   bytes 儲存數字
6. 存檔時，用   to_bytes() 將每個顏色數量轉成對應的   byte 數儲存
7. 壓縮檔案儲存為   imgX_compress.bin

四、執行結果：

圖一原圖

 

圖一解壓縮後結果圖

 

圖二原圖

 

圖二解壓縮後結果圖

 

圖三原圖

 

圖三解壓縮後結果圖

 

壓縮率

 

  圖一壓縮率 : 14322 / 4168 = 3.436 

圖二壓縮率 : 14322 / 5369 = 2.667 

圖三壓縮率 : 14322 / 3982 = 3.596 

平均壓縮率 : (3.436 + 2.667 + 3.596) / 3 = 3.233

 

程式執行結果

s1073522 作業 5

 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

l   Windows 11

l   Python 3.9

l   OpenCV - 4.5.5.64

三、實作方法

1. 利用 imread 函數、cv2.COLOR_BGR2HSV 參數讀取 HSV 格式圖片。
2. 設定黃色的 lowerbound 及 upperbound 
3. 利用 inRange 函數設定 mask
4. 利用 bitwise_and 函數將每個 pixel 與原圖做 AND，得到結果

四、程式使用方法

1. 程式會跳出三個視窗，分別為原圖、遮罩及黃色花瓣區域。 

五、執行結果

1. 原圖
   
   
2. 
   
   遮罩
   
   
   
3. 黃色花瓣區域
   
   
   

s1073522 作業4

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。

二、開發環境

l   Windows 11

l   Visual Studio 2017

l   OpenCV - 4.5.5

三、實作方法

1. 頻譜大小與相位角度
1. 使用 dft() 進行傅立葉轉換
2. 使用 split() 分離虛實部
3. 使用 magnitude() 生成頻譜
4. 使用 phase() 生成相位圖
2. Gaussian Low-Pass filter
1. 將圖片大小乘兩倍做 DFT，除原圖外其餘部分填0
2. 使用 for 迴圈，每個位置乘上 pow(-1, i + j)
3. 使用 dft() 進行傅立葉轉換
4. 使用 split() 分離虛實部
5. 使用 multiply() 將實部與虛部分別乘上 Low-Pass filter
6. 使用 merge() 將虛實部合併
7. 使用 idft() 將圖片轉回
8. 使用 for 迴圈，將轉回的實數部分每個位置乘上 pow(-1, i + j)
9. 將圖片裁切為 1/4

四、執行結果

輸入原圖

padded 0

mul pow(-1, i + j)

(有人的陰影但不明顯)

 amplitude

 angel

Gaussian Low-Pass filter

實部 multiply Low-Pass filter

 

轉回原圖並裁切 1/4

(嘗試很久都轉不回來QQ)

 

 

 

s1073522 作業 3

 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。

二、開發環境

l   Windows 11

l   Visual Studio 2017

l   OpenCV - 4.5.5

三、實作方法

1.     邊緣成分圖

                          i.          利用 imread 函數、IMREAD_GRAYSCALE參數讀取灰階圖片。

                        ii.          利用 Sobel 函數分別讀取x、y軸方向梯度。

                      iii.          利用 addWeighted 函數以等比例相加x、y方向，以變成邊緣成分圖。

2.     類似素描線條的自畫像圖案

                          i.          利用 GaussianBlur 函數取得雜訊。

                        ii.          利用 addWeighted 函數以5:-4的比例將圖片銳利化。

                      iii.          利用 threshold 函數將圖片二值化。

四、程式使用方法

1.         程式會跳出兩個視窗，分別為邊緣成分圖及類似素描線條的自畫像圖案。 

五、執行結果

1.         邊緣成分圖

        2.         類似素描線條的自畫像圖案