
Gyakorlati témakörök

Más képfeldolgozó csomagok

Digitális képalkotás

Pont-operációk

Háttérlevonás

Alsó vágási érték meghatározása a maximális intenzitásérték vagy az intenzitástartomány mérete alapján. Rendszerint százalékos mértékben adjuk meg.

Pl. orvosi képek esetén az intenzitástartomány alsó része zajt tartalmaz, amitől egy vágással megszabadulhatunk. Orvosi képek 12-16 bitesek, tartalmazhatnak negatív értékeket is!

Hisztogram operációk

Szűrés képtérben, zajterhelés

Fourier transzformáció, konvolúció, frekvenciaszűrők

FFT tulajdonságai 2D-ben

Újramintavételezés, geometriai transzformációk

Rektifikáció 4 pont alapján

I = imread( 'Dobokockak.png' );
figure, imshow( I ), axis on
hold on
% Initially, the list of points is empty.
xy = [];
n = 0;
% Loop, picking up the points.
disp('Left mouse button picks points.')
disp('Right mouse button picks last point.')
but = 1;
while but == 1
[xi,yi,but] = ginput(1);
plot(xi,yi,'ro')
n = n+1;
xy(:,n) = [xi;yi];
end
xy
tform = maketform( 'projective', xy', [ 1, 1; 100, 1; 100, 100; 1, 100 ] );
outim = imtransform( I, tform, 'bilinear' );
figure, imshow( outim ), axis on

Négyzet alakú terület sarokpontjainak kiválasztása a bal felső sarokból indulva az óramutató járásával megegyező irányban.

Gradiens operátorok, éldetektálás

Matlab függvények

Konvolúciós maszkok

Konvolúció alkalmazása

im = imread('cameraman.tif');
px = [ -1 0 1; -1 0 1; -1 0 1 ]; % X-iranyu Prewitt
imx = filter2( px, im );
figure, imshow( imx / 255 )
py = px'; % Y-iranyu Prewitt
imy = filter2( py, im );
figure, imshow( imy / 255 )
im_magn = sqrt( imx .^ 2 + imy .^ 2 ); % Magnitudo kep szamitasa X es Y gradiensekbol
figure, imshow( im_magn / 255 )
im_edge = im2bw( im_magn / 255, 0.3 ); % elkep kuszobolessel

Sarokpont detektálás, pontfelhő párosítás

Egyszerű szegmentálás

Régiónövelés

Küszöbölés + komponens detektálás

Komponens műveletek

Műveletek keresőtáblával

Alakreprezentáció

OpenCV használata

OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision) is a library of programming functions for the realtime computer vision. OpenCV is released under the liberal BSD license, it is free for both academic and commercial use. It runs on Windows, Linux, Mac, Android and has C++, C, Python and Java (Android only) interfaces. The library has more than 2500 optimized algorithms (see the figure below). It is used around the world, has more than 3.5M downloads and 46K+ people in the user group. Real-life examples range from video surveillance to interactive art, mine inspection, panorama stitching and finally include the latest developments in advanced robotics.

