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s1093522 作業 6

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  作業說明 Run-Length Based Image Compression 練習 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 Windows 11 21H2 Visual Studio 2019 16.11.24 OpenCV 4.5.1 程式說明 RLE_encode(const Mat& src) 遍歷圖像的每個像素，並計算連續相同像素值的個數。用來代表連續的像素序列。 compress_image(const Mat& src, const string& compressed_filename) 將圖像分成 RGB 三個通道，並對每個通道進行獨立的 Run-Length 編碼，並將編碼後的數據寫入到壓縮文件(txt檔案)中 cal_compression_ratio(const Mat& src, const string& filename, const string& compressed_filename) 比較壓縮後數據的大小與原始圖像的大小計算壓縮率 執行結果 原始 bmp 檔和壓縮後的 txt 檔大小比較         平均壓縮率: 18.04%
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s1093522 作業 5

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作業說明 膚色偵測 Skin Color Detection 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 Google Colab Python 3.10.11 OpenCV 4.7.0 程式說明 1. 將BGR圖像轉換為RGB圖像  cv2.cvtColor 2. 判斷條件以定義⽪膚顏⾊的RGB值範圍  3. 在原始圖像上應⽤⼆進制遮罩，只保留⽪膚部分  cv2.bitwise_and 執行結果
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s1093522 作業 4

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作業說明 影像還原練習 附件中的 image4 似乎受到某種頻域雜訊干擾，撰寫一個程式嘗試復原此圖像(將圖中雜訊去除)。 開發環境 Google Colab Python 3.10.11 OpenCV 4.7.0 程式說明 對圖片進行傅立葉轉換 計算頻譜並對其進行二值化處理 使用點阻濾波器 執行傅立葉反轉換，並將結果轉換回原始圖像空間 調整對比度和亮度，並銳化圖像 執行結果 還原後圖片
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s1093522 作業3

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  作業說明 離散傅立葉轉換 DFT 練習 撰寫傅利葉轉換程式(Forward Fourier Transform and Inverse Fourier Transform)將一張圖 像轉換至頻域後，將頻譜大小與相位角度各以灰階 256 色圖像方式呈現出，再呈現還 原後圖像。 執行環境 Windows 11 21H2 Visual Studio 2019 16.11.24 OpenCV 4.5.1 程式說明 離散傅立葉變換 DFT(Mat gray_img, int rows, int cols)                                     a. 計算傅立葉變換最佳大小 getOptimalDFTSize(rows)                                     b. 用 0 填充空圖像矩陣 Mat::zeros(rPadded, cPadded, CV_32FC1)                           c. 創建 Mat planes[2] 。其中，planes[0] 是 CV_32F1的實部矩陣（包含擴充後的原圖）， planes[1] 是 CV_32F2 的虛部矩陣（大小和擴充後的原圖相同，但所有元素初始化為0）。                                                ...
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s1093522 作業2

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  作業說明 主題: 線條自畫像 (二值化與邊緣偵測 Image Thresholding and Edge Detection) 撰寫一個程式，以灰階模式讀取一張圖像 imread(path, IMREAD_GRAYSCALE) (a)利用 Sobel Operators 偵測並輸出邊緣成分圖 (b)設計一個類似素描線條的自畫像圖案。(想想：如何使用邊緣偵測所得到的點，結合 成看似素描筆畫出的線條?) 開發環境 Windows 11 21H2 Visual Studio 2019 16.11.24 OpenCV 4.5.1 程式說明 將圖像轉換為灰階 cvtColor(img, gray_img, COLOR_BGR2GRAY) 進行高斯模糊 GaussianBlur(gray_img, blur, Size(5,5), 0) 抑制圖片的高頻噪聲，保留低頻特徵(邊緣和物體的輪廓)。 kernel size: 5 * 5 σ: 0 Sobel Operator 進行邊緣檢測 Sobel(blur, sobelx, CV_64F, 1, 0, 3) 混合水平和垂直方向的邊緣檢測結果 使用  addWeighted()  將水平和垂直方向的邊緣檢測結果混合在一起，並將結果存在 edge 使用邊緣偵測所得到的點結合成素描筆畫出的線條                                   執行結果
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