Proč je vidění těžké?

• prezentace
• perspektivní zobrazení
  
  ve 2d snímku nelze zjistit vzdálenost předmětu od kamery:
  
  
  
• orientace předmětů
  
  proužek světla se promítne vždy na jiné místo:
  
  
  
  
  
• povrch předmětů
  
  odrazivý / neodrazivý
  
  
  
  
  
  
• vliv osvětlení
  
  neosvětlený / osvětlený:
  
  
  
  
  (pro demonstraci vlivu na zpracování byla použita fce. prahování)
  
• množství dat
  
  barevné video, 720*576 25fps 30s, nekomprimované: 956 MB
  barevné video, 720*576 25fps 30s, xvid komprese: 2.4 MB
  barevný frame, 720*576, BMP: 1.244 MB
  černobílý frame, 720*576, PNG: 0.032MB
  

Základní pojmy

digitalizace obrazu

• vhodná volba rozlišení obrazu, nesmí se ztratit nejmenší objekty
• možnost potlačení nežádoucího šumu
  
  
  
  
  
  
  
• volba vhodné frekvence snímkování
  
  původní video , 1/6 vzorkovací frekvence
  

Základní operace s obrazem

Matlab:

Veškeré funkce používané pro zpracování obrazu používané v Matlabu začínají prefixem im. Tyto funkce najdete v toolboxu image processing (adresář toolbox\images). Jejich plný popis je uveden v helpu nebo přímo v dané funkci.

Načtení: imread
Zobrazení: imshow
Uložení: imwrite

příklad v Matlabu , ukázka Guide - tvorba grafického rozhraní (GUI) v Matlabu

C:

příklad v C , knihovna OpenCV

python - openCV

import cv2

import numpy as np

im = np.array([])

im = cv2.imread('barevny_obrazek.jpg')

im = cv2.imread('sedy_obrazek.jpg',0)

im[150:210, 290:350] = 255

cv2.imshow('black_rec',im)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

Úkoly

1. vyzkoušejte si načtení barevných i černobílých obrázků
2. podívejte se jak je v matlabu obraz reprezentován
3. vypište si část matice obrazu pro x=1:20 y=1:20
4. proveďte přebarvení části obrazu pro x=1:20 y=1:20 na bílo