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又是蕾娜？！ 狗血評測文
以下為老師範例的LennaGray.bmp，解析度512 x 512，等等找個更正的......
沒有回應，就像一張原圖。
原圖(蕾娜)的直方圖分布
隱隱約約的是間隔，恩，不要懷疑，這是張直方圖。
還沒做均化之前，可看出明顯的高峰與低谷。
歷經社會歷練的Histogram Equalization（均化）
均化之後，整體顏色變豐厚的感覺。蕾娜出社會十年後，令人不勝唏噓。
Histogram Equalization的直方圖分布
這張圖與綠色分布圖對比，可以明顯看出波形被拉平，均勻的分散。
音樂播放器，頻譜分析顯示，到底對使用者有甚麼用呢 ... ?
戰慄風的Sobel Operator
因為沒有先做濾波處理，所以Sobel後，會看到大量的雜訊。
失落二十年的蕾娜，社會寫實風，輪廓描繪得深沉，充分反映當時人們的心聲。
實作筆記整理（主要OpenCV Tutorial）
Histogram Equalization
- 演算法參考
- OpenCV範例實作
- OpenCV - Histogram Equalization
- 畫折線圖的範例(稍微修改就是直方圖) OpenCV - Histogram Calculation
- 注意灰階圖, 只有一個channel, 範例是RGB
- 折線圖 修改成 直方圖 的程式碼參考：
// 想像: 直方圖是 由下點 與 上點 連接的直線,
// 視窗程式的原點(0,0)在左上角, 下點就是 Point(第幾個顏色 width, 視窗 height)
// Draw for each channel, 畫直方圖的迴圈, 同時畫Src直方圖 與 Heq直方圖
for( int i = 0; i < histSize; i++ )
{
line( histSrcImage, Point( bin_w*(i), hist_h) ,
Point( bin_w*(i), hist_h - cvRound(src_hist.at(i)) ),
Scalar( 0, 255, 0), 2, 8, 0 );
line( histHeqImage, Point( bin_w*(i), hist_h) ,
Point( bin_w*(i), hist_h - cvRound(heq_hist.at(i)) ),
Scalar( 0, 0, 255), 2, 8, 0 );
}
Sobel Operator
- OpenCV範例實作
- OpenCV -Sobel Derivatives
- 函數參考 OpenCV_SPEC_Image Filtering : 包括Sobel、copyMakeBorder、GaussianBlur
- CV_16S的原因
- 因為Sobel函數完會有負值、大於255的值
- 而原圖是uint8，無正負、位數也不足，因此使用16S
- convertScaleAbs()函數，則將其轉回uint8的形式，才能正確顯像
- 自己實作的流程參考
- 前處理 - 加上border / padding (外面一圈的zero padding)
- 直接用copyMakeBorder函數
- 額外參考 copyMakeBorder - OpenCV實作
- Sobel 計算
- 參考WIKI，作法非常簡單，Gx與Gy矩陣一一乘入
- 關於G = f(Gx, Gy)的兩種作法
- 絕對值後，再相加
- 平方後相加，再開根
- 額外參考
- 核心程式碼參考
// Padding
copyMakeBorder(matSrc,matPadd,ypadd,xpadd,ypadd,xpadd,BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 0));
// ...省略...
// 開始處理pixel, 9宮格矩陣乘入, 注意這邊是Padding過的Src
for (int y = 1; y < iHiehgtSrc - 1; ++y)
{
for (int x = 1; x < iWidthSrc - 1; ++x)
{
// X Sobel計算, {-1.0, 0.0, 1.0, -2.0, 0.0, 2.0, -1.0, 0.0, 1.0};
int xSobel = *(dataPadd + (y-1)*stepPadd + x+1)
+ *(dataPadd + y*stepPadd + x+1) * 2
+ *(dataPadd + (y+1)*stepPadd + x+1)
- *(dataPadd + (y-1)*stepPadd + x-1)
- *(dataPadd + y*stepPadd + x-1) * 2
- *(dataPadd + (y+1)*stepPadd + x-1);
// Y Sobel計算, {1.0, 2.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, -1.0, -2.0, -1.0};
int ySobel = *(dataPadd + (y-1)*stepPadd + x-1)
+ *(dataPadd + (y-1)*stepPadd + x) * 2
+ *(dataPadd + (y-1)*stepPadd + x+1)
- *(dataPadd + (y+1)*stepPadd + x-1)
- *(dataPadd + (y+1)*stepPadd + x) * 2
- *(dataPadd + (y+1)*stepPadd + x+1);
// xSobel與ySobel平方後, 再開根號, 注意, 計算的值不能超過255, 合法區間0 ~ 255
*(dataDst+ y*stepDst - ypadd*stepDst + x - xpadd) = min(255, cvFloor(sqrt(xSobel*xSobel + ySobel*ySobel)));
//測試, (int) / cvFloor / cvRound差異微小
}
}
二行５句的心得
太投入最近發生的社會大事了，容我花點時間補完。
眼見不一定為真，影像處理挺有趣的，如果數學有學好的話．．．．．．
眼見不一定為真，影像處理挺有趣的，如果數學有學好的話．．．．．．
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