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Digital Image Processing 數位影像處理
江政杰
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What’s An Image 數位影像 Unit: Pixel
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Image Type Color 彩色影像 Gray 灰階影像 800x600=480000 pixels
每個pixel是由三個値組成 (R, G, B) 每個pixel是由一個値組成
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Gray Image Image I 可以表示成 or double *Image=NULL;
Image = (double *) malloc(width * height * sizeof(double)); // read a gray image file for (i = 0 ; i < height ; i++ ) for (j = 0 ; j < width ; j++){ fscanf(fpin, "%c", &pixel); *(Image+i*width+j)=(double)pixel; //the pixel at (i, j) }
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Color Image Image I 可以表示成 or double *Image=NULL;
Image = (double *) malloc(width * height * sizeof(double)*3); // read a gray image file for (i = 0 ; i < height ; i++ ) for (j = 0 ; j < width ; j++){ fscanf(fpin, "%c", &pixel); *(Image+i*width+j)=(double)pixel; //R at pixel (i, j) fscanf(fpin, "%c", &pixel); *(Image+i*width+j+1)=(double)pixel; //G at pixel (i, j) fscanf(fpin, "%c", &pixel); *(Image+i*width+j+2)=(double)pixel; //B at pixel (i, j) }
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Image Features Feature: 特徵 影像的pixel一般都非常多, 我們要在其中找到可以代表不同影像的特徵
目前常見的影像特徵種類很多, 可分成 Color: 以顏色為主 Texture: 以材質為主 Shape: 以形狀為主 …
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Pixel Feature 最簡單的特徵取法就是 把所有pixel排列出來
這種方式只適合在小的影像, 例如一個icon是32x32=1024 pixels 目前在face detection上很多就是用pixel feature直接表示影像特徵
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Color Histogram histogram 是最常用也是最簡單的影像特徵表示法
pixel數量 255 亮度值 histogram 是最常用也是最簡單的影像特徵表示法 histogram 是一種統計的方式表示顏色變化與分佈狀況 以上面的例子看, color histogram會轉換成256維度的向量 在color image, 可以針對R, G, B 分別算histogram
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Color Moments 因為color histogram的維度一般都很高, 所以用統計的計量再予以精簡
這480000個値可以計算其平均數與變異數, 用這兩個統計量代表一張影像 Color Image R, G, B channels, 各有平均數與變異數 共六個値代表, 所以是6維的向量
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OpenCV Setup in VC Library: project->setting->link Directories
cv.lib cvaux.lib highgui.lib cxcore.lib Directories Include C:\PROGRAM FILES\OPENCV\CV\INCLUDE C:\PROGRAM FILES\OPENCV\CVAUX\INCLUDE C:\PROGRAM FILES\OPENCV\OTHERLIBS\HIGHGUI C:\PROGRAM FILES\OPENCV\CXCORE\INCLUDE Library C:\PROGRAM FILES\OPENCV\LIB FilePathName C:\PROGRAM FILES\OPENCV\bin Include in programs #include "cv.h“, "cvaux.h“, "highgui.h“, "cxcore.h"
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Including files 主程式開始 OpenCV內定的資料型態 可以直接用 讀取jpeg檔, 內定函數, 輸入參數是字串
#include <stdio.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> #include <math.h> int main( int argc, char** argv ) { CvPoint center; double scale=-3; IplImage* image = cvLoadImage("Beach 2.jpg"); if(!image) return -1; /* 這一段程式將每個pixel逐一調整成整張圖有漸層 center = cvPoint(image->width/2,image->height/2); for(int i=0;i<image->height;i++) for(int j=0;j<image->width;j++) { double dx=(double)(j-center.x)/center.x; double dy=(double)(i-center.y)/center.y; double weight=exp((dx*dx+dy*dy)*scale); uchar* ptr = &CV_IMAGE_ELEM(image,uchar,i,j*3); ptr[0] = cvRound(ptr[0]*weight); ptr[1] = cvRound(ptr[1]*weight); ptr[2] = cvRound(ptr[2]*weight); } cvSaveImage("copy.png", image ); */ cvNamedWindow("test", 1 ); cvShowImage("test", image ); cvWaitKey(); return 0; } Including files 主程式開始 OpenCV內定的資料型態 可以直接用 讀取jpeg檔, 內定函數, 輸入參數是字串 產生一個新的視窗 將影像顯示在視窗內 等待按任一鍵
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工 作 熟悉Visual C++ (or VC .net) 將OpenCV安裝到可以執行 程式: 輸入一張影像, 然後秀出這張影像
工 作 熟悉Visual C++ (or VC .net) 將OpenCV安裝到可以執行 程式: 輸入一張影像, 然後秀出這張影像 研讀face detection與影片處理的相關資訊
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