山东大学数字图像处理实验(一) 计算机学院

山东大学数字图像处理2020-2021回忆题及部分答案 2020-2021年山大软工数字图像处理(带部分答案):大部分全部为原题,三四道题我没有复习到的老师上课也有提到,上课的联系题会直接考原题 17年18年的题非常有用,还可以借鉴一下新工科人工智能班的计算机视觉,都是李雪梅老师教的,会有部分原题, 一:选择题(2分*10) 选择题难度不大,但是有些内容比较细 二:简答题(5分*6) 双线性插值是干什么的?(作用)说一下双线性插值、最近邻插值、双三次插值各有什么优缺点 插值算法是图像缩放中的一项基本且重要的算法;在图像缩放中,输出图像像素点.. 阅读详情

本实验为计算机科学与技术学院计算机专业大四上限选课,2023-2024-1年度课程实验,较以往实验内容发生较大变化

代码中乱码系中文编码错误,可自行更换。本实验使用vs2019,c++语言,需要提前安装opencv,具体方法请自行搜索。

实验1:图像基本处理

实验1.1:图像合成

给定一张4通道透明图像a.png,从中提取alpha通道并显示,并用alpha混合,为a.png替换一张新的背景(背景图自选)

#include <opencv2/opencv.hpp>  
#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include <opencv2/imgproc.hpp>  
#include <iostream>  
using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // ��ͼ
    Mat picture = imread("C:/Users/13441/Desktop/����ͼ��/a.png", -1); 
    Mat picture_alpha(picture.rows, picture.cols, CV_8UC1); 
    int i = 0, j = 0;
    while (i < picture.rows)
    {//�����ػ�ȡ�Աȶȣ��洢��һ��������
        j = 0;
        while (j < picture.cols)
        {
            picture_alpha.at<uchar>(i, j) = picture.at<Vec4b>(i, j)[3];
            j++;
        }
        i++;
    }
    imshow("1.png", picture_alpha); // ��ʾAlphaֵ
    waitKey();

    //alpha���
    Mat in = imread("C:/Users/13441/Desktop/����ͼ��/a.png", -1); //ԭʼͼƬ
    Mat background = imread("C:/Users/13441/Desktop/����ͼ��/back.png", -1); //����ͼƬ
    Mat output(in.rows, in.cols, CV_8UC4); //���ͼƬ
    //cout << in.rows << "   " << in.cols << endl;
   // cout << background.rows << "   " << background.cols << endl;
    for (int i = 0; i < in.rows; i++)//�����ظ��ݱ����Dz��ǰ�ɫ�����ı���
    {
        for (int j = 0; j < in.cols; j++)
        {
            //cout << "get   " << i << "  " << j << endl;
            double alpha = in.at<Vec4b>(i, j)[3] / 255.0; //����Աȶ����������Dz��ǰ�ɫ
           // cout << "r   " << i << "  " << j <<"   "<<alpha<< endl;
            output.at<Vec4b>(i, j)[0] = (1 - alpha) * background.at<Vec4b>(i, j)[0] + alpha * in.at<Vec4b>(i, j)[0];
           // cout << "g   " << i << "  " << j << endl;
            output.at<Vec4b>(i, j)[1] = (1 - alpha) * background.at<Vec4b>(i, j)[1] + alpha * in.at<Vec4b>(i, j)[1];
            //cout << "b   " << i << "  " << j << endl;
            output.at<Vec4b>(i, j)[2] = (1 - alpha) * background.at<Vec4b>(i, j)[2] + alpha * in.at<Vec4b>(i, j)[2];
           // cout << "alpha   " << i << "  " << j << endl;
            output.at<Vec4b>(i, j)[3] = (1 - alpha) * background.at<Vec4b>(i, j)[3] + alpha * in.at<Vec4b>(i, j)[3];
           // cout << i << "  " << j << endl;
            continue;
        }
    }
    imshow("new_picture", output);
    waitKey();
    return 0;
}

实验1.2:对比度调整

设计一个Sigmoid函数,实现对象对比度调整,并使得调整幅度可通过参数控制。使用opencv窗口系统的slider控件,交互改变Sigmoid函数的参数,实现不同程度的对比度调整

#include <opencv2/opencv.hpp>  
#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include <opencv2/imgproc.hpp>  
#include <iostream>  
#include <time.h>
using namespace std;
using namespace cv;

int alpha = 50; 
//ԭͼ����ͼ
Mat picture; 
Mat new_picture;

void change_alpha(int, void*)
{
	for (int i = 0; i < picture.rows; i++)
	{
		for (int j = 0; j < picture.cols; j++)
		{
			for (int k = 0; k < 3; k++)
			{
				double tmp = 255.0 / (1 + exp(-(alpha * 0.001 * 0.4) * (picture.at<Vec3b>(i, j)[k] - 127.5)));//�Աȶȼ���
				new_picture.at<Vec3b>(i, j)[k] = saturate_cast<uchar>(tmp);
			}
		}
	}
	imshow("New Image", new_picture);
	return;
}


int main()
{
	picture = imread("C:/Users/13441/Desktop/����ͼ��/b.png");
	new_picture = Mat::zeros(picture.size(), picture.type()); 
	namedWindow("Slider", WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow("New Image", WINDOW_AUTOSIZE);
	createTrackbar("�Աȶȣ�", "Slider", &alpha, 100, change_alpha);
	change_alpha(alpha, 0);
	waitKey(0);
	return 0;
}

山东大学数字图像处理实验一:图像基本操作 实验一包含两个小实验:图像加载和显示、图像合成。用c++、opencv写的。运行代码时注意所选图像的大小和格式 立即下载

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