s1093334 Homework #6

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22 Digital Image Processing Assignment #6 報告

學號：1093334    姓名：黃芊瑜

主題：Morphological Image Processing 數學形態學影像處理練習

專案目標：

利用數學型態影像處理，計算附件圖片中的大木圓榫數量和小木圓榫數量。

開發環境：

  • 用的作業系統：Windows
  • 開發環境：VScode
  • 用的套件：OpenCV version 4.9.0
  • 程式語言：Python 3.11.0

程式架構與功能說明：

主要主要分為四個步驟。

1.使用者匯入圖片




2.對圖片進行處理，先轉灰階再做高斯模糊平滑圖片，加強圖片的邊緣，以利下一步檢測圓型






3.利用cv2.HoughCircles檢測圖片中的圓型





4.判斷cv2.HoughCircles的結果，區別出大木圓榫和小木圓榫













數學式：

cv2.GaussianBlur(gray_img, (kernelSize, kernelSize), 0)

透過此函數將圖片進行模糊
• gray_img為欲模糊之圖片

• kernelSize為高斯模糊中的核大小，需為奇數，大小越大，模糊程度越高

• 第三個參數為高斯核的標準差。設為 0，表示根據核大小自動計算標準差



cv2.HoughCircles(image, method, dp, minDist, param1, param2, minRadius, maxRadius)

用來偵測圖片中的圓型
•       method 有兩種選擇
        1.cv2.HOUGH_GRADIENT 基於圓周上的邊緣檢
        2.cv2.HOUGH_GRADIENT_ALT 使用增強版的梯度資訊，適用特定圖片

•       dp 霍夫變換累積器的解析度與輸入圖像解析度的比例，大於1可能導致精度下降，小於1性能會增加計算量

•       minDist 檢測到的圓之間的最小距離，用來避免重疊的情況

•       param1 Canny 邊緣檢測的高閾值

•       param2 圓心檢測的累積器閾值 ，這個參數跟圓的精確度有關，越小會偵測到越多不完美的圓

•       minRadius 圓的最小半徑

•       maxRadius 圓的最大半徑



成果展示：



















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