[OpenCV] 結構相似性 (Structural SIMilarity)
在瞭解結構相似性 (Structural SIMilarity)後，接下來就是驗證它的效果～我使用和峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio)同樣的影像來示範。
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結構相似性 (Structural SIMilarity)
前不久才使用影像品質衡量指標峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio)，然而我發現它儘管客觀衡量，但並不能保證人眼檢驗就如其數字所代表。於是，找到更好且更複雜的指標結構相似性 (Structural SIMilarity)。來看愛因斯坦如何決定SSIM吧：Ｐ
[OpenCV] 峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio)
在瞭解峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio)定義之後，接下來當然就來驗證它的威力～
在此我特地找了png檔（無損壓縮）的影像，用nEOiMAGING影像處理軟體，將它另存為jpg檔（有損壓縮）的影像，其中jpg又有分壓縮品質。用肉眼也許看不太出來其中的差異，然而卻很容易從檔案大小看出端倪，壓縮品質越差，檔案大小越小。
原始影像png：314KB
峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio)
通常在經過影像壓縮之後，輸出的影像通常都會有某種程度與原始影像不一樣。為了衡量經過處理後的影像品質，我們通常會參考PSNR值(峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio))來認定某個處理程序是否令人滿意。來看Lena如何決定PSNR吧～
Denoising results using different methods in the DWT domain. (a) Clean image; (b) noisy image: PSNR=22.16 dB (σ=20); (c) denoised image using BiSrhink: PSNR=31.09 dB; (d) denoised image using ProbShrink: PSNR=31.00 dB; (e) denoised image using SURE-LET: PSNR=31.02 dB and (f) denoised image using the proposed method: PSNR=31.26 dB.
瓜拿納 (Guarana)
已經食用瓜拿那豆茶兩個月的我，很明顯地感受到精神和體力變好，於是開始想要深入瞭解瓜拿納 (Guarana)這玩意兒，到底還藏著什麼樣的秘密！這也才發現，之前我所喝過的提神飲料，或多或少有含瓜拿納～
第一次看到瓜拿納怪可怕樣，像眼球又像蟲，大概是因為長相如此特別，才有相當特殊的功效。
影像訓練成果→暖色系
繼影像訓練成果→亮度之後，我再拿暖色系這個增強效果來做實驗，使用同樣的訓練影像對跟測試影像。先看一下測試影像程式結果圖和測試影像軟體修改圖，辨別的方式就是前者有藍色斑點，這個瑕疵未來會解決！
測試影像程式結果圖
測試影像軟體修改圖
[OpenCV] 轉換色彩空間失真 (Transform Color Space Distortion)
我以為透過OpenCV轉換色彩空間，可以很輕易地來回轉換，而且不會有失真的問題。然而後來我知道，轉換色彩空間會有計算上精準度的問題（小問題），除此之外我又發現一個更容易失真的問題（大問題），其實對程式設計師而言相當容易發現才是，也就是：轉換色彩空間一個函式、儲存影像一個函式，後者失真程度遠大於前者！怎麼會這樣子呢？來看一下實驗結果……
逍遙文工作室 
HappyMan・迴響