Bài tập 1 nhập môn thị giác máy tính

Lập trình sử dụng hàm OpenCV can bang histogram ma tran hinh trén va dislay histogram trước và sau khi cân bằng a... Nhận xét: Kết quả tính toán bằng tay và kết quả dung OpenCV là hoản t

DAI HOC QUOC GIA TP HO CHi MINH TRUONG DAI HOC BACH KHOA

BAI TAP 1 MON HOC: NHAP MON THI GIAC MAY TINH

HOC KY 222/ NAM HOC 2022 - 2023

LỚP: L01 - NHÓM: 3 GIANG VIEN HUONG DAN: TS LE BUC HANH

Tp Hồ Chí Minh — 2023

MUC LUC

Bai 1

Giả sử vùng làm việc có kích thước như sau:

Ta có:

Vay ta chon 4 camera daA4200-30mecl (S-Mount) - Tray (40pcs) - Basler dart có:

4.6 mm x 3.4 mm Sensor Size

Bai 2

Cho hình có ma trận sau:

a Can bang histogram bang tay ma tran trên trong khoảng từ 0 — 255 sử dụng 256 bin

b Lập trình sử dụng hàm OpenCV can bang histogram ma tran hinh trén va dislay histogram trước và sau khi cân bằng

a Theo ma tran, ta co các cường độ và pixel tương ứng

Bài làm

20 |30 |80 |I0 |110|12 | 15 | 16 | 220 | 230 | 240 | 250

0

HISTOGRAM

1

Gray Level

207.1875 223.125 239.0625

255

b Su dung Visual Studio va OpenCV

@ Code

#include “opencv2/opencv.hpp"

#include “opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include “opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include <opencv2/core/utils/logger.hpp>

#include <iostream>

#include <stdint.h>

using namespace cv;

using namespace std;

void histogram(string const& name, Mat const& Image)

{

int bin = 255;

int histsize[] = { bin };

float range[] = { 0,255 };

const float* ranges[] = { range };

Mat hist;

int chanel[] = { @ };

int hist_heigt = 256;

Mat hist_image = Mat::zeros(hist_heigt, bin, CV_8SC3);

calcHist(&lImage, 1, chanel, Mat(), hist, 1, histsize, ranges, true, false);

double max_val = Q;

minMaxLoc (hist, 9, &max_val);

for (int i = @; i < bin; i++)

float binV = hist.at<float>(i);

int height = cvRound(binv * hist_heigt / max_val);

line(hist_image, Point(i, hist_heigt - height), Point(i, hist_heigt), Scalar::a11(255));

}

imshow(name, hist_image);

}

int main(int argc, char const* argv[])

{

cv: :utils: : logging: :setLogLevel(utils: : logging: :LOG_LEVEL_SILENT);

float data[16] = { 30, 20, 30, 30, 80, 30, 100, 110, 120, 160, 30,

150, 220, 230, 240, 250 };

Mat gray_anh = Mat(4, 4, CV_32F, data);

Mat gray_his;

namedWindow("Gray_old", WINDOW_FREERATIO);

gray_anh.convertTo(gray_anh, CV_8UC1);

equalizeHist(gray_anh, gray_his);

cout << “Matrix = " << endl <<

cout << “Matrix_histogram = "

<< endl;

imshow("Gray_old", gray_anh);

imshow("Gray_new_histogram", gray_his);

histogram("Histogram Old", gray_anh);

histogram("Histogram New", gray_his);

waitKkey(@);

return 0;

<< gray_anh << endl << endl;

<< endl << "" << gray_his << endl

@® Két quả thụ được

Nhận xét: Kết quả tính toán bằng tay và kết quả dung OpenCV là hoản toàn giống nhau

Bài 3

a+b

Code:

#include <iostream>

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;

using namespace cv;

// Ham mouseEvent de tim mau H, S, V cua canh tay de phan nguong

void mouseEvent(int evt, int x, int y, int flags, void * param)

{

Mat * bgr = (Mat *) param;

Mat hsv;

cvtColor(*bgr, hsv, COLOR _BGR2HSV);

if (evt == EVENT _LBUTTONDOWN)

{

printf("(%d,%d): %d %d %d\n", x, y, (int)(hsv).at<Vec3b>(y,x)[9],

(int) (hsv).at<Vec3b>(y,x)[1], (int) (hsv) at<Vec3b>(y, x)[2]);

}

int main(int argc, char** argv)

{

// Load 2 anh vao va resize cho cung kich thuoc

Mat background_image = imread("D:/HK222/TGMT/BAITAP1/background png",

IMREAD_COLOR);

Mat hand_image = imread("D:/HK222/TGMT/BAITAP1/hand png", IMREAD COLOR); resize(background image, background_image, Size(600, 40@));

resize(hand_image, hand_image, Size(600, 400));

// a) Tinh khoang cach Euclide giua 2 mau

Mat diff_image;

absdiff(hand_image, background_image, diff_image);

Float d;

float t = 0.9;

for(int i = 0; i < diff_image.rows; i++)

{

for(int j = 9; j < diff image.cols; j++)

Vec3b p = diff_image.at<Vec3b>(i,j);

d = sqrt(p[9]*p[9] + p[1]?#p[1] + p[2]#p[2])›

// if (d > t)

/f final_image.at<unsigned char>(i,j) = 255; // else

// final_image.at<unsigned char>(1,j) = 9;

// Show 2 anh input

namedWindow("Back Ground Image", WINDOW _AUTOSIZE); imshow("Back Ground Image", background_image) ;

namedWindow( "Hand Image", WINDOW _AUTOSIZE);

imshow("Hand Image", hand_image);

setMouseCallback("Hand Image", mouseEvent, &hand_image);

// Tao cac thanh slider de tim nguong

namedWindow("Control", WINDOW AUTOSIZE);

createTrackbar("“Low H", "Control", nullptr, 179); createTrackbar("High H", “Control”, nullptr, 179); createTrackbar("“Low S", "Control", nullptr, 255); createTrackbar("High S", “Control”, nullptr, 255); createTrackbar("“Low V", "Control", nullptr, 255); createTrackbar("High V", “Control”, nullptr, 255);

int lowH, highH, lowS, highS, lowV, highv;

// Phan nguong HSV

while(1)

{

highV),

Mat final_image = imread("D:/HK222/TGMT/BAITAP1/hand.png", IMREAD COLOR); resize(final_image, final_image, Size(600, 400));

cvtColor(final_image, final image, COLOR _BGR2HSV);

lowH = getTrackbarPos("Low H", “Control");

highH = getTrackbarPos("High H", “Control");

lowS = getTrackbarPos("Low S", "“Control");

highS = getTrackbarPos("High S", “Control");

lowV = getTrackbarPos("Low V", “Control");

highV = getTrackbarPos("High V", “Control");

// Threshold the image

inRange(final_image, Scalar(lowH, lowS, lowV), Scalar(highH, highs, final image); // (9, 141, 76) - (255, 255, 255)

namedWindow("Final Image", WINDOW _AUTOSIZE);

imshow("Final Image", final_image) ;

if (waitKey(1) == ‘q')

{

break;

}

}

return 0;

Két qua:

Bài 4

Cho hình có ma trận sau:

STT+1 16 17 18 19 STT-1 21

- Nhóm | nén STT=3 ta co ma tran:

Chon:

* Chia dữ liệu thành 2 phần theo

- Nhỏ hơn

- Lớn hơn

* Chia dữ liệu thành 2 phần theo

- Nhỏ hơn

- Lớn hơn

* Chia dữ liệu thành 2 phần theo

- Nhỏ hơn

- Lớn hơn

* Ta có

Vậy giá trị Otsu Threshold =

Ma trận sau khi phân ngưỡng:

255 255 0 255 255 255 255

255 255 255 255 255 255 255

b Su dung Visual Studio va OpenCV

Code:

b) Su dung ham :

Source Code:

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <stdio.h>

using namespace cv;

using namespace std;

int main()

{

int STT;

cout << “Read the Group_ID: ";

cin >> STT;

Mat source = (Mat_<uint8 t>(6,7)<<1,2,S51T,4,5,6,7,

8 ,9, 10, 11, STT, 13,14, (STT+1),16 ,17 ,18 ,19 ,(STT-1), 21,

22, 23, STT, 25, 26, 27, 28,

29, 30, 31, 32, 33, 34, 35,

36, 37, 38, 39, 40, (STT+1),42);

Mat dst;

double minValue = 9;

double maxValue = 255;

long double otsu_thre = threshold(source,dst,minValue,maxValue, THRESH_OTSU) ; cout << “Otsu Thresh : ” << otsu_thre<<endl;

cout <<”OUTPUT” <<dst<<endl;

return 0;

}

Kết quả :

5 $ /BT4 Read the G 5} H

su Thresh

Sa

6,

*Nhdan xét Gia tri Threshold ding phương pháp Ostu ca tinh tay va function của thư viện openCV cho ra cung ket qua