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PhotoImapct產生風格實驗3

想強化到跟上次一樣的風格,只是使用的找非空洞點方法改為,以該像素為出發點,像球那樣子擴張來找非空洞點,公式如:

  • (x-a)^2+(y-b)^2+(z-c)^2=r^2

(a, b, c)若為空洞點,則跑三層迴圈x = 0~255, y = 0~255, z = 0~255,而r從1開始遞增直到找到非空洞點,r為包覆xyz的迴圈。

先說結果圖效果比先前的方法:往red、green、blue找非空洞點來的好,不過若以如此暴力法求解,將耗費相當多的時間才能跑玩52張測試影像(800×534),於是我改進演算法為動態規劃(Dynamic Programming),也就是原先為空洞點的像素P,一旦找到非空洞點的像素Q,則記錄其找到非空洞點的像素Q的資訊,下次若再遇到空洞點的像素P,即可直接對照映射表找到非空洞點的像素Q的資訊,而不需要再花費時間去重複求解找尋~

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PhotoImapct產生風格實驗2

接續PhotoImapct產生風格實驗,把演算法修改得更好,會判斷正方向和負方向找到的點跟欲強化的點,取最近的點來強化該點~此外還把色彩空間從Lab改為RGB,發現視覺上相差無幾,在映射表中找不到的點都以黑色顯示。

發現用45張訓練影像訓練出來的映射表,有著非常大的「空洞(黑色)」:

  • 總共像素個數:16777216 (256*256*256)
  • 空洞像素個數: 15999587
  • 非空洞像素個數: 777629
  • 非空洞像素個數/總共像素個數: 0.0463503
OriginalMap

原始影像的映射表

EnhanceMap

強化影像的映射表

幾乎為黑色,只有4.6%的色彩空間可以映射。

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PhotoImapct產生風格實驗

我使用影像處理軟體(PhotoImpact)強化功能來產生一種風格,總共有三個步驟,有些功能一起調整,如下:

enhance1

步驟一

enhance2

步驟二

enhance3

步驟三

批次處理好45張攝影相片為強化相片,是我所定義的一種風格。

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影像訓練成果→暖色系

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!

testing modified images warmth 5

測試影像程式結果圖

testing warmth 5 (software)

測試影像軟體修改圖

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影像訓練成果→彩度

影像訓練成果→亮度之後,我再拿彩度這個增強效果來做實驗,使用同樣的訓練影像對測試影像。先看一下測試影像程式結果圖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!

testing modified images saturation 50

測試影像程式結果圖

testing saturation 50 (software)

測試影像軟體修改圖

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[OpenCV] 影像拼接—寬景和環景 (Image Stitching – Wide View and Round View)

之前做了影像拼接實驗,不過那只有三張連續影像。上週趁著母親節回台中,我邀表弟在阿嬤家菜園拍攝,一共14張360度環景相片,以同樣的程式來拼接影像

前幾天使用PhotoImpact X3的全景合成功能,覺得它處理拼接做得還不錯,有興趣的話可以參考:全景合成 (Panorama Combination)

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[PhotoImpact] 全景合成 (Panorama Combination)

最近在作接圖工作,不過那時還沒有機會到外頭拍環景,這次趁著母親節回台中,邀了表弟在菜園配合我拍攝,今日總算可以將這些相片作全景合成,雖然有程式可以給我作接圖,不過我剛發現PhotoImapct X3有全景合成功能,於是馬上開起來把玩:P

以上兩張台北101寬景照非常之迷人,這是齊柏林攝影師拍了五張相片後合成(可點圖放大)。

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[PhotoImpact] 透視剪裁 (Perspective Clipping)

昨天去晶華酒店參加Khronos開發者大學活動,演講者準備的投影片內容相當豐富,而且具有非常高的利用價值,由於手寫速度不夠快速,所以使用我帶來的微單眼拍攝,發現用Lumix GX1拍攝效果不錯,放大之後字體依然清晰,打算回來繼續做剪裁的處理!

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SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)

多媒體的課一直提到SIFT技術,然而直到今天我才真正弄懂,雖然還是對數學式子不太瞭解,但至少知道它在做什麼!SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)是一種電腦視覺的演算法用來偵測描述影像中的局部性特徵,它在空間尺度中尋找極值點,並提取出其位置、尺度、旋轉不變數。若找兩影像的關鍵點特徵來比對,可發現越相似的影像,關鍵點特徵符合數越多,藉此來判斷兩影像的相似度。

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