Шукаєте відповіді та рішення тестів для Методи цифрової обробки зображень? Перегляньте нашу велику колекцію перевірених відповідей для Методи цифрової обробки зображень в exam.nuwm.edu.ua.
Отримайте миттєвий доступ до точних відповідей та детальних пояснень для питань вашого курсу. Наша платформа, створена спільнотою, допомагає студентам досягати успіху!
import cv2class Image: def __init__(self): self.image = None def read(self, path, flag): self.image = cv2.imread(path, flag) def show(self, caption = 'Image'): cv2.imshow(caption, self.image) def write(self, path): 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.show('Threshold image') del srcif __name__ == '__main__': main()Для наведеного вище коду вкажіть рядки, які 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 src = imread("image.png", IMREAD_GRAYSCALE); imshow("Original image", src); Mat dst; ... imwrite("image_threshold.jpg", dst); imshow("Threshold image", dst); waitKey(0); destroyAllWindows(); return 0;}Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою C++ за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “image.png” з поточної папки застосування 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): self.image = cv2.imread(path, flag) def show(self, caption = 'Image'): cv2.imshow(caption, self.image) def write(self, path = = 'image_threshold.png'): 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.read('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) src.show('Origin image') src.threshold(0, 255, cv2.THRESH_BINARY) ... 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(){ Mat image = imread("image.jpg"); imshow('Original image', image); Mat image_gray; ... Mat image_thresh; threshold(image_gray, image_thresh, 150, 255, THRESH_BINARY); vector<vector<Point>> contours; vector<Vec4i> hierarchy; findContours(image_thresh, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_NONE); Mat image_contours_objects = image.clone(); drawContours(image_contours_objects, contours, -1, Scalar(0, 255, 0), 2); imwrite("contours_objects_image.jpg", image_contours_objects); imshow("The outlines of the objects in the image are found", image_copy); waitKey(0); destroyAllWindows(); return 0;}Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою C++ 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:
import cv2...cv2.imshow('Original image', src)cv2.imshow('Threshold image', dst)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()Для наведеного вище коду вкажіть рядки, які 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:
import opencv2 as cv2src = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)cv2.imshow('Original image', src)th, dst = cv2.threshold(src, 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:
import opencv2 as cv2src = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)cv2.imshow('Original image', src)th, dst = cv2.threshold(src, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)cv2.imwrite('image_threshold.jpg', src)cv2.imshow('Threshold image', dst)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()Вкажіть номери рядків, в яких допущено помилки, 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:
import cv2class Image: def __init__(self): self.image = None def read(self, path, flag): self.image = cv2.imread(path, flag) def show(self, caption = 'Image'): cv2.imshow(caption, self.image) def write(self, path): 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 = src.read('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) src.show('Origin image') ... src.show('Threshold image') del srcif __name__ == '__main__': main()Для наведеного вище коду вкажіть рядки, які 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.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:
#include "opencv2/opencv.hpp"using namespace cv;int main(int argc, char** argv){ Mat src = imread("image.png", IMREAD_GRAYSCALE); imshow("Original image", src); Mat dst; ... imwrite("image_threshold.jpg", dst); imshow("Threshold image", dst); waitKey(0); destroyAllWindows(); return 0;}Для наведеного вище коду вкажіть рядок, який треба вставити на місці ..., щоб комп’ютерна програма мовою C++ за допомогою бібліотеки OpenCV реалізовувала до файлу з іменем “image.png” з поточної папки застосування порогового перетворення усічення при thresh_value = 127 та max_value = 255 та зберігала результат у файлі з іменем “image_threshold.jpg” у поточній папці: