CS362影像處理概論Fundamental of Digital Image Processing

2019年5月8日星期三

摘要

請撰寫一個程式，讀取張 256 色灰階圖像。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。

使用環境

windows10
python 3.6.4
opencv 3.4.1
pyqt5

程式功能

從檔案路徑選取圖片，計算並呈現出輸入圖片的離散傅立葉轉換的頻譜與相位角，並可將輸出圖片儲存

執行結果

可用選擇圖片的功能從檔案路徑選取圖片

可選取欲輸出的部分(只有頻譜)

可選取欲輸出的部分(原圖+相位)

可選取欲輸出的部分(原圖+頻譜+相位)

一、題目:
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) ，利用 Sobel Operators 偵測圖像邊緣，並以邊緣偵測為基礎(如彩色圖像針可先將圖片由 RGB 轉換至 HIS 或 YUV, YCbCr 等色彩空間，只需對亮度 Channel I 或 Y 處理，再轉回 RGB 即可)，設計一個類似素描線條自畫像程式。

二、環境:
MS Window 10
Visual Studio 2017
OpenCV 3.4.0

三、說明:

1. 載入影像
  Mat src = imread("pic.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

2. 去除雜訊使圖片平滑
  GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0, 0);

3. 找邊緣(X軸和Y軸各進行一次)
  void Sobel(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize=3, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)

4. 計算輸入圖各像素，並將結果轉成8位元圖(X軸和Y軸各進行一次)
  void convertScaleAbs(InputArray src, OutputArray dst, double alpha=1, double beta=0)

5. 將X軸和Y軸分析邊緣的影像結合
  addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, dst1);

6. 將影像二值化(以128做為閥值)
  threshold(dst1, dst2, 128, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);

7.輸出影像
imshow("origin", src);
imshow("Sobel_1", dst1);
imshow("Sobel_2", dst2);

四、實作:

原圖

找出邊緣之後

二值化之後的最後結果

S1041538的作業三

一、作業題目

請撰寫一個程式，讀取一張 256 色灰階圖像。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。

二、開發環境

Windows 10、Python 3.4.6、Opencv 4.0.0、matplotlib 3.0.3

三、特殊程式片段

np.fft.fft2：進行傅立葉轉換的運算

np.fft.fftshift：將轉換結果作移頻的動作

四、成果截圖

s1051670，作业3

一.作业要求

请撰写一个程式，读取一张256色灰阶图像，计算输入图的离散傅里叶转换结果，并将频谱大小与相位角度各以灰阶256色图像方式呈现

二.使用环境

windows 10
python 3.6.8
opencv-python 4.0.0
pycharm 2019.1
matplotlib 3.0.1

三.使用说明

使用cv2.dft（）进行傅里叶转换
使用np.fft.fftshift()进行移频
使用cv2.magnitude（）得到频谱图
使用cv2.shape（）的到相位图

四.结果说明