Looking for Методи цифрової обробки зображень test answers and solutions? Browse our comprehensive collection of verified answers for Методи цифрової обробки зображень at exam.nuwm.edu.ua.
Get instant access to accurate answers and detailed explanations for your course questions. Our community-driven platform helps students succeed!
import cv2import numpy as npimage = cv2.imread('blob.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)cv2.imshow('Original', image)params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()params.minThreshold = 0params.maxThreshold = 255params.filterByArea = Trueparams.minArea = 1000params.filterByColor = Trueparams.blobColor = 0params.filterByCircularity = Trueparams.minCircularity = 0.5params.filterByConvexity = Trueparams.minConvexity = 0.67params.filterByInertia = True...detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)keypoints = detector.detect(image)image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, np.array([]), (0, 0, 255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)cv2.imshow('Keypoints', image_with_keypoints)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “blob.jpg” з поточної папки виявлення крапель на зображенні, що представлено вище на рисунку:
import cv2image = cv2.imread('image.jpg')cv2.imshow('Original image', image)image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)...contours, hierarchy = cv2.findContours(image = image_thresh, mode = cv2.RETR_TREE, method = cv2.CHAIN_APPROX_NONE)image_contours_objects = image.copy()cv2.drawContours(image = image_contours_objects, contours = contours, contourIdx = -1, color = (0, 255, 0), thickness = 2, lineType = cv2.LINE_AA)cv2.imwrite('image_contours_objects.jpg', image_contours_objects)cv2.imshow('The outlines of the objects in the image are found', image_contours_objects)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “image.jpg” з поточної папки визначення контурів об’єктів на зображенні та зберігала результат у файлі з іменем “image_contours_objects.jpg” у поточній папці:
#include "opencv2/opencv.hpp"using namespace cv;int main(int argc, char** argv){ Mat image = imread("blob.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); imshow("Original", image); SimpleBlobDetector::Params params; params.minThreshold = 0; params.maxThreshold = 255; params.filterByColor = true; params.blobColor = 0; params.filterByArea = true; params.minArea = 1000; params.filterByCircularity = true; params.minCircularity = 0.5; params.filterByConvexity = true; ... params.filterByInertia = true; params.minInertiaRatio = 0.01; vector <KeyPoint> keypoints; SimpleBlobDetector detector(params); detector.detect(image, keypoints); Mat image_with_keypoints; drawKeypoints(image, keypoints, image_with_keypoints, Scalar(0, 0, 255), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS); imshow("Keypoints", image_with_keypoints); waitKey(0); destroyAllWindows(); return 0;}Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “blob.jpg” з поточної папки виявлення крапель на зображенні, що представлено вище на рисунку:
import cv2src = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)cv2.imshow('Original image', src)cv2.threshold(src, dst, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)cv2.imwrite('image_threshold.jpg', dst)cv2.imshow('Threshold image', dst)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()Вкажіть номер рядка, в якому допущено помилку, у коді комп’ютерної програми мовою Python, в якій за допомогою бібліотеки OpenCV до файлу з іменем “image.png” з поточної папки здійснюється застосування бінарного порогового перетворення при thresh_value = 0 та max_value = 255 та збереження результату у файлі з іменем “image_threshold.jpg” у поточній папці:
#include "opencv2/opencv.hpp"using namespace cv;int main(int argc, char** argv){ Mat image = imread("blob.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); imshow("Original", image); SimpleBlobDetector::Params params; params.minThreshold = 0; params.maxThreshold = 255; params.filterByColor = true; params.blobColor = 0; params.filterByArea = true; params.minArea = 1000; params.filterByCircularity = true; params.minCircularity = 0.5; params.filterByConvexity = true; params.minConvexity = 0.67; params.filterByInertia = true; ... vector <KeyPoint> keypoints; SimpleBlobDetector detector(params); detector.detect(image, keypoints); Mat image_with_keypoints; drawKeypoints(image, keypoints, image_with_keypoints, Scalar(0, 0, 255), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS); imshow("Keypoints", image_with_keypoints); waitKey(0); destroyAllWindows(); return 0;}Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “blob.jpg” з поточної папки виявлення крапель на зображенні, що представлено вище на рисунку:
import cv2src = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)cv2.imshow('Original image', src)...cv2.imwrite('image_threshold.jpg', dst)cv2.imshow('Threshold image', dst)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “image.png” з поточної папки застосування інвертованого бінарного порогового перетворення при thresh_value = 127 та max_value = 255 та зберігала результат у файлі з іменем “image_threshold.jpg” у поточній папці:
import cv2class Image: def __init__(self): self.image = None def read(self, path, flag = 0): self.image = cv2.imread(path, flag) def show(self, caption = 'Image'): cv2.imshow(caption, self.image) def write(self, path = 'image_threshold.jpg'): cv2.imwrite(path, self.image) def threshold(self, thresh, max_value, thresh_const): th, dst = cv2.threshold(self.image, thresh, max_value, thresh_const) self.image = dst def __del__(self): cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()def main(): src = Image() ... src.show('Origin image') src.threshold(0, 255, cv2.THRESH_BINARY) src.write('image_threshold.jpg') src.show('Threshold image') del srcif __name__ == '__main__': main()Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “image.png” з поточної папки застосування бінарного порогового перетворення при thresh_value = 0 та max_value = 255 та зберігала результат у файлі з іменем “image_threshold.jpg” у поточній папці:
#include "opencv2/opencv.hpp"using namespace cv;int main(int argc, char** argv){ Mat image = imread("blob.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); imshow("Original", image); SimpleBlobDetector::Params params; params.minThreshold = 0; ... params.filterByColor = true; params.blobColor = 0; params.filterByArea = true; params.minArea = 1000; params.filterByCircularity = true; params.minCircularity = 0.5; params.filterByConvexity = true; params.minConvexity = 0.67; params.filterByInertia = true; params.minInertiaRatio = 0.01; vector <KeyPoint> keypoints; SimpleBlobDetector detector(params); detector.detect(image, keypoints); Mat image_with_keypoints; drawKeypoints(image, keypoints, image_with_keypoints, Scalar(0, 0, 255), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS); imshow("Keypoints", image_with_keypoints); waitKey(0); destroyAllWindows(); return 0;}Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “blob.jpg” з поточної папки виявлення крапель на зображенні, що представлено вище на рисунку:
import cv2image = cv2.imread('image.jpg')cv2.imshow('Original', image)image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)image_blur = cv2.GaussianBlur(image_gray, (3, 3), 0)...cv2.imwrite('image_edges.jpg', image_edges)cv2.imshow('Canny Edge Detection', image_edges)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “image.jpg” з поточної папки застосування Canny Edge Detection для виявлення країв об’єктів та зберігала результат у файлі з іменем “image_edges.jpg” у поточній папці:
import cv2import numpy as npimage = cv2.imread('blob.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)cv2.imshow('Original', image)params = cv2.SimpleBlobDetector_Params()params.minThreshold = 0params.maxThreshold = 255params.filterByArea = True...params.filterByColor = Trueparams.blobColor = 0params.filterByCircularity = Trueparams.minCircularity = 0.5params.filterByConvexity = Trueparams.minConvexity = 0.67params.filterByInertia = Trueparams.minInertiaRatio = 0.01detector = cv2.SimpleBlobDetector_create(params)keypoints = detector.detect(image)image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, np.array([]), (0, 0, 255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)cv2.imshow('Keypoints', image_with_keypoints)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою Python за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “blob.jpg” з поточної папки виявлення крапель на зображенні, що представлено вище на рисунку: