[s1101422 Homework #7]

m1122 Digital Image Processing Assignment #7 報告

學號 : s1101422            姓名 : 劉威佑

主題: Image Segmentation and Object Detection 影像分割及物件偵測

專案目標:

        標示出桌子的桌面的矩形邊界框

開發平台：Microsoft Windows 10, Visual Studio code, OpenCV 4.90, python3.12

程式架構功能說明:

影片連結: https://youtu.be/MBsoFysWLVI

1.        使用者先從命令列輸入圖片檔名

2.        利用提取桌子顏色並應用遮罩形態學操作去除噪音，找到輪廓後便利用輪廓且根據面積和長寬比篩選可能是桌子的輪廓

3.        若桌子辨識有誤可透過HSVcolor-detect.py中調整拉桿，尋找到其顏色上下界，並在程式中修改

4.        說明:

1. 載入圖像 (load_image)
• 使用 cv2.imread 加載圖像。
• 使用 cv2.resize 調整圖像大小至 1024x768。
2. 提取桌子顏色 (table_color)
• 將圖像從 BGR 顏色空間轉換為 HSV 顏色空間。
• 設定桌子顏色範圍的上下界限來創建遮罩 (cv2.inRange)。
• 透過HSVcolor-detect.py尋找初期桌面上下界
3. 應用遮罩 (apply_mask)
• 使用遮罩在原圖上進行位運算 (cv2.bitwise_and) 以獲得只包含桌子部分的圖像。
4. 去除噪音 (remove_noise)
• 使用形態學操作（開運算和閉運算）去除小點和噪音 (cv2.morphologyEx)。
• 核心大小為 5x5 的矩形核 (np.ones((5, 5), np.uint8))。
5. 找到並畫出輪廓 (find_and_draw_contours)
• 將遮罩轉換為二值圖像 (cv2.threshold)。
• 使用形態學操作去除噪音 (remove_noise)。
• 找到輪廓 (cv2.findContours)。
• 在尋找到的輪廓中根據面積和長寬比篩選可能是桌子的輪廓 (cv2.contourArea 和 cv2.boundingRect)。
• 在原圖上畫出符合條件的矩形範圍 (cv2.rectangle)。
• 對範圍內的區域進行角點檢測 (cv2.goodFeaturesToTrack) 並畫出角點 (cv2.circle)。

方法說明

1. 顏色提取方法
• 使用 HSV 顏色空間進行顏色範圍提取，因為 HSV 比 BGR 更容易分離出特定顏色範圍。
• 設定適當的上下界限以提取桌子的顏色。
2. 形態學操作
• 開運算（去除小點）：先進行腐蝕後膨脹。
• 閉運算（填補小孔）：先進行膨脹後腐蝕。
3. 輪廓檢測和篩選
• 使用 cv2.findContours 函數來檢測輪廓。
• 根據輪廓面積和長寬比篩選出符合條件的桌子範圍。
• 進一步檢測範圍內的角點以確認是桌子。