CS362影像處理概論

 主題      附件中為三張利用將晶片高度以色彩視覺化後的圖片。      請設計一個基於 Run-Length 的壓縮法方，對圖檔作無失真壓縮後儲存成新檔案。      部落格上應敘述你的壓縮方法，提供壓縮檔之格式，並計算三張圖的平均壓縮率(compression ratio)。 開發環境      ubuntu 22.04 + Opencv-python 4.7.0 in Visual Studio code 程式說明     讀取三張圖片，將各圖片的rgb編碼分開計算，並降維成一維陣列方便計算。     採最基本的run-length策略，判斷相鄰兩格pixel的呈色是否相同，一直紀錄到有不同的數值為止 ，最終編碼僅保存色值和      連續數量，減少對每個pixel的儲存。     以string儲存編碼，以json格式儲存，讀取則直接讀取整個json檔在進行decompress。     decompress則讀取json拆解整段編碼進行還原，格式為(色值，數量)存入回一維陣列，再reshape成二維陣列以還原成最      終圖片。          壓縮率示意 參考資源     Run-length

  主題     利用你所學的 顏色(Color)的知識與技術，撰寫一個程式來偵測一張輸入照片中的皮膚 區域並將其標示出。(請用附件中的三張照片做      測試)     Write a program that detect skin color from an image.  開發環境     ubuntu 22.04 + Opencv-python 4.7.0 in Visual Studio code   程式說明         讀取三張圖片，先對其作高斯模糊降噪使輸出較平滑，並將每張圖片從RGB分別轉成YCrCb 和 HSV格式，再依兩種格式的圖片保留膚      色部份(左為YCrCb、右為HSV)。        在將其作為mask與原圖作bitwise_and即可得到兩種格式之膚色區塊。其中YCrCb可以得到較 暗部份的膚色但會將髮色也      視同為膚色，因此用addweight將其權重調小並與HSV合成為最 終膚色偵測圖(如下，從左至右分別為原圖、YCrCb偵測、      HSV偵測、最終偵測) 參考資源      Skin Detection          Github               1.  https://nalinc.github.io/blog/2018/skin-detection-python-opencv/             2.  https://github.com/CHEREF-Mehdi/SkinDetection