tìm thấy các vị trí trong đó biên độ là ở hay gần cực đại. Ghi lại góc ở những vị trí này. Trung bình các góc và báo cáo như góc đường thẳng được đo.
a. Làm điều này cho một 3-by-3 aperture Sobel filter. b. Làm điều này cho một 5-by-5 filter.
c. làm điều này cho một 9-by-9 filter. d. làm các kết quả thay đổi? Nếu thế, tại sao?
6. Tìm thấy và tải một ảnh một khuôn mặt nơi khuôn mặt là thẳng hướng, mắt mở, và lấy ra hầu hết hay tất cả các cùng của ảnh. Viết mã để tìm thấy các con ngươi của mắt.
Một Laplacian “thích” một điểm tâm sáng xung quanh tối. Con ngươi là ngược lại. Ngịch đao và convolve với một Laplacian đủ lớn.
7. Trong bài tập này ta ta học thí nghiện với các tham số bởi đặt các giá trị lowThresh và highThresh tốt trong
cvCanny(). Tải một ảnh với các cấu trúc đường thẳng hấp dẫn phù hợp. Ta sẽ dùng ba setting cao:thấp khác nhau 1.5:1, 2.75:1, and 4:1.
a. Report điều bạn thấy với một setting cao nhỏ hơn 50. b. Report điều bạn thấy với các setting cao giữa 50 và 100. c. Report điều bạn thấy với các setting cao giữa 100 và 150. d. Report điều bạn thấy với các setting cao giữa 150 và 200. e. Report what bạn thấy với các setting cao giữa 200 và 250. f. Tóm tắt các kết quả và giải thích điều tốt nhất bạn có thể.
8. Tải một cảnh chứa các đường thẳng và đường tròn rõ ràng chẳng hạn view cạnh của xe đạp. Dùng các lời gọi Hough line và Hough circle và thấy cách chúng đáp ứng với ảnh của bạn.
9. Có thể bạn nghĩ một cách để dùng Hough transform để nhận biết kiểu bất kỳ kind hình dáng bằng một distinct perimeter? Giải thích cách.
10. Quan sát các sơ đồ về cách các biến đổi function log-polar một hình vuông thành một đường sóng. a. Vẽ các kết quả log-polar log-polar nếu điểm tâm log-polar đang nằm trên một trong các góc của hình vuông.
b. Cái gì là hình tròn trong biến đổi log-polar nếu tâm ở bên trong đường tròn và gần với cạnh? c. Vẽ cái biến đổi trông giống nếu điểm tâm nằm bên ngoài đường tròn.
11. Biến đổi log-polar lấy các hình dáng của các phép quay và kích thước khác nhau vào một không gian nơi những cái này tương ứng với dịch theo θ-axis và log(r) axis. Biến đổi Fourier là bất biến translation. Cách có thể ta dùng những sự thật này để ép các hình dáng của các kích thước và quay khác nhau để tự động cho các biểu diễn tương đương trong miền log-polar?
/*/12. Draw separate pictures of large, small, large rotated, và small rotated squares. Take the log-polar transform of những cái này each separately. Code up a two-dimensional
shifter that takes the center point in kết quảing log-polar domain và shifts the shapes to be as identical as possible.
13. Take the Fourier transform of a small Gaussian distribution và the Fourier transform of một image. Multiply them và take the inverse Fourier transform of kết quảs.
What have bạn achieved? As the filters get bigger, bạn sẽ tìm thấy that working in the Fourier space is much faster than in the normal space.
14. Load an interesting image, convert it to grayscale, và then take an integral image of it. bây giờ tìm thấy vertical và horizontal edges in the image by dùng the properties of an integral image.
Use long skinny rectangles; subtract và add them in place.
15. Explain how bạn có thể dùng the khoảng cách transform to tự động align a known shape with a test shape khi the scale is known và held fixed. How would this be done over multiple scales?
16. Practice histogram equalization on images that bạn load in, và report kết quảs. 17. Load một image, take a perspective transform, và then rotate it. có thể this transform được làm in one step?