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Digital Image Processing數位影像處理江政杰

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What’s An Image

數位影像

Unit: Pixel

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Image Type• Gray 灰階影像• Color 彩色影像

800x600=480000 pixels

每個 pixel 是由三個値組成 (R, G, B)

每個 pixel 是由一個値組成

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Gray Image

Image I 可以表示成}4800001|{ iII i

or}6001 ,8001|{ jiII ij

double *Image=NULL;

Image = (double *) malloc(width * height * sizeof(double));

// read a gray image filefor (i = 0 ; i < height ; i++ ) for (j = 0 ; j < width ; j++){ fscanf(fpin, "%c", &pixel); *(Image+i*width+j)=(double)pixel; //the pixel at (i, j) }

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Color Image

Image I 可以表示成}4800001| ))( ),( ),({( iBIGIRII iii

or

},8001 ,8001

| ))( ),( ),({(

ii

BIGIRII ijijij

double *Image=NULL;

Image = (double *) malloc(width * height * sizeof(double)*3);

// read a gray image filefor (i = 0 ; i < height ; i++ ) for (j = 0 ; j < width ; j++){ fscanf(fpin, "%c", &pixel); *(Image+i*width+j)=(double)pixel; //R at pixel (i, j) fscanf(fpin, "%c", &pixel); *(Image+i*width+j+1)=(double)pixel; //G at pixel (i, j) fscanf(fpin, "%c", &pixel); *(Image+i*width+j+2)=(double)pixel; //B at pixel (i, j) }

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Image Features• Feature: 特徵

影像的 pixel 一般都非常多 , 我們要在其中找到可以代表不同影像的特徵• 目前常見的影像特徵種類很多 , 可分成

– Color: 以顏色為主– Texture: 以材質為主– Shape: 以形狀為主– …

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Pixel Feature• 最簡單的特徵取法就是

把所有 pixel 排列出來這種方式只適合在小的影像 , 例如一個 icon 是 32x32=1024 pixels目前在 face detection 上很多就是用 pixel feature 直接表示影像特徵

}4800001|{ iII i

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Color Histogrampixel數量

亮度值0 255

histogram 是最常用也是最簡單的影像特徵表示法histogram 是一種統計的方式表示顏色變化與分佈狀況

在 color image, 可以針對 R, G, B 分別算 histogram

以上面的例子看 , color histogram 會轉換成 256 維度的向量

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Color Moments• 因為 color histogram 的維度一般都很高 , 所以用統計的計量再予以精簡

這 480000 個値可以計算其平均數與變異數 , 用這兩個統計量代表一張影像

• Color Image– R, G, B channels, 各有平均數與變異數– 共六個値代表 , 所以是 6 維的向量

}4800001|{ iII i

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OpenCV Setup in VC• Library: project->setting->link

– cv.lib cvaux.lib highgui.lib cxcore.lib• Directories

– Include• C:\PROGRAM FILES\OPENCV\CV\INCLUDE• C:\PROGRAM FILES\OPENCV\CVAUX\INCLUDE• C:\PROGRAM FILES\OPENCV\OTHERLIBS\HIGHGUI• C:\PROGRAM FILES\OPENCV\CXCORE\INCLUDE

– Library• C:\PROGRAM FILES\OPENCV\LIB

– FilePathName• C:\PROGRAM FILES\OPENCV\bin

• Include in programs– #include "cv.h“, "cvaux.h“, "highgui.h“, "cxcore.h"

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#include <stdio.h>#include <cxcore.h>#include <highgui.h>#include <math.h>

int main( int argc, char** argv ) { CvPoint center; double scale=-3;

IplImage* image = cvLoadImage("Beach 2.jpg"); if(!image) return -1;/* 這一段程式將每個 pixel 逐一調整成整張圖有漸層 center = cvPoint(image->width/2,image->height/2); for(int i=0;i<image->height;i++) for(int j=0;j<image->width;j++) { double dx=(double)(j-center.x)/center.x; double dy=(double)(i-center.y)/center.y; double weight=exp((dx*dx+dy*dy)*scale); uchar* ptr = &CV_IMAGE_ELEM(image,uchar,i,j*3); ptr[0] = cvRound(ptr[0]*weight); ptr[1] = cvRound(ptr[1]*weight); ptr[2] = cvRound(ptr[2]*weight); } cvSaveImage("copy.png", image );*/ cvNamedWindow("test", 1 ); cvShowImage("test", image ); cvWaitKey(); return 0; }

Including files

主程式開始OpenCV 內定的資料型態 可以直接用

讀取 jpeg 檔 , 內定函數 , 輸入參數是字串

產生一個新的視窗將影像顯示在視窗內等待按任一鍵

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工 作1. 熟悉 Visual C++ (or VC .net)2. 將 OpenCV 安裝到可以執行3. 程式 : 輸入一張影像 , 然後秀出這張影像4. 研讀 face detection 與影片處理的相關資訊