s1083344 作業7

 這次的作業要判讀以下三張圖片當中的圍棋數目：

於是先將他們以灰階讀入，而後進行二值化，再做負片。之後拿去erode，我的kernel用了225*225這麼大，會得到以下的樣子：

之後使用findContour()找到圖形當中的輪廓，輸出偵測到的輪廓的個數，得到以下結果：

(正解為24)

(正解為31)

(正解為31)

s1083344 作業6

 上圖示我程式的大略結構，原理就是按照顏色計數。但如果只是單純按照顏色計數，在圖2這種顏色比較豐富的圖像就會讓壓縮率很差，所以除此之外，將顏色進行統計後編碼會得到更好的壓縮率(但程式會跑很久)

輸出後的txt檔結構大致如下，會包含圖片的size，圖片顏色編碼的資訊。

這邊則是依照編碼結果計數後的結果

有了這些資訊，我們只要將編碼的結果對照回顏色，然後一個一個輸回Mat即可得到還原的結果。

以上是還原的結果。

以下是壓縮率的表現：

 

s1083344 作業5

 這次的作業要將圖片中的黃色花朵範圍標註出來，於是我很直接地使用了RGB的範圍下去土法煉鋼。程式部分如下：
(黃色的範圍是我用小畫家的調色盤調出來的，就是我們認知範圍的那個黃色)

之後的執行結果如下：

s1083344 作業4

如上圖所示，這是一個建立傅立葉轉換後頻譜圖的程式。由於輸入圖片是實數，因此輸出的數字會是複數，所以需要兩個Mat來儲存(一個存實數一個存虛數)。利用openCV自帶的傅立葉轉換函式做傅立葉轉換後，要來計算它的頻譜圖。頻譜圖的計算為將實部和虛部做平方和後開根號。

將答案輸出會得到下圖：

之後就要來計算相位的部分，相位大小可以透過計算實數和虛數之間的角度得出，如下圖所示：

然後會得到下面的圖片：

之後就是高斯模糊，因為我做不出來，所以直接套了函式。

以上就是這次的作業。

s1083344 作業3

 這次的作業分成兩部分，分別是邊緣偵測與素描畫的濾鏡。

邊緣偵測，程式碼如下：

(參考自：https://medium.com/@pomelyu5199/canny-edge-detector-%E5%AF%A6%E4%BD%9C-opencv-f7d1a0a57d19)

素描畫濾鏡的程式碼如下：

(參考自：https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/50610199)

其中他就是將剛剛的結果先模糊化線條，再由黑轉白。

下面放上了一些程式執行結果的照片：

以上就是這次的作業內容~

s1083344 作業2

這次的作業分成兩部分，因此我也分成兩部分解說：

第一個部分是旋轉圖片，這個部分最主要的要素就是滑動條跟旋轉。

創造滑動條，程式碼如下：

當中的參數就是滑動條的名字、在哪個視窗上呈現、控制的變數及他的最大值，和他所連結的函式。另外就是旋轉的部分，程式碼如下：

其中warpAffine就是控制旋轉的函式，參數式代表原圖片、旋轉過後要放到的位置、旋轉根據的矩陣，以及圖片的大小。

到這邊第一階段就完成了！

下面放上了一些程式執行結果的照片：

第二個部分可以說是第一部分的進階，要將內切圓挖出來旋轉。

以下這邊是切割圓形的部分，其中比較重要的是加上透明度的定義

(參考自：https://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/50719569)

再來就是將旋轉後圓形內和圓形外的圖片，重新合併，程式碼如下：

(參考自：https://www.itread01.com/content/1550472847.html)

到這邊第二部分也完成了，以下是程式執行的結果：

以上就是這次的作業內容~

s1083344 作業1

  首先在輸入圖片之後要判斷此圖片是灰階或是RGB，因此我寫了這段程式碼

之後判斷完成之後依情況，做不一樣的動作

如果是灰階，就將圖片亮度調暗一度，程式碼如下：

並會得到以下結果：(左為原圖，右為修改過參數的圖)

如果是RGB，就將紅色部分調深一度，程式碼如下：

並會得到以下結果：(左為原圖，右為修改過參數的圖)

以上就是這次的作業內容~