Prelucrare Imagini

Prelucrare Imagini
Se da o imagine (cu nuanțe de gri) img.pgm in format PGM. Despre formatul PGM găsiți
informații la următorul link: http://en.wikipedia.org/wiki/Netpbm_format#PGM_example. Pe
scurt:
1. Prima linie conține șirul „P2”;
Pentru simplitate nu vom folosi fișiere ce conțin linii de comentarii # (daca aveți
imagini cu comentarii (obținute de exemplu din irfanview), le eliminați);
2. A doua linie conține numărul de coloane si numărul de linii al imaginii;
3. Cea de-a treia linie conține valoarea maxima pe care o putem găsi in matrice (de
obicei 255);
4. Urmează apoi elementele matricii (pixelii din imagine).
Observații:
Imaginile de tip PGM le puteți vizualiza (si converti) folosind programul irfanview
(gratis).
Numărul zero reprezintă negru, numerele mari (ex:255) alb.
Când faceţi prelucrarea, parcurgeţi matricea, mai puţin marginea(de grosime 1 pixel),
deoarece atunci când investigaţi un pixel, trebuie sa-i căutaţi si vecinii, iar pixelilor de
pe margine le lipsesc unul sau mai mulţi vecini. De aceea in imaginile pe care le
folosiţi, aveţi deja prevăzută o margine de culoarea fundalului.
In cele ce urmează vom considera ca fiecare pixel are doar 4 vecini (cei din punctele
cardinale).
Cerința 1:
Scrieți o rutina care sa citească un fișier de tip imagine PGM intr-o matrice.
Scrieți o rutina care sa scrie o matrice intr-un un fișier de tip imagine PGM.
Cerinţa 2:
Din aceasta imagine cu nuanțe de gri să se facă o imagine binara (alb-negru). Aceasta se face
printr-o operaţie de segmentare, astfel încât toţi pixelii ce au o valoare mai mica decât o
anumita valoare (pragul de segmentare) devin 0 (negri) si cei care au o valoare mai mare
devin 255 (albi). Valoarea de segmentare se considera 128.
Cerinţa 3:
Filtraţi (eliminaţi) din imagine pixelii albi singulari. Aceştia sunt pixelii din imagine care nu
au nici un vecin (in punctele cardinale). Eliminarea lor se face înlocuindu-i cu valoare
fundalului.
Cerinţa 4:
Vom considera un obiect ca totalitatea pixelilor albi ce sunt uniţi intre ei. Un pixel este unit cu
altul, daca se afla in una din cele 4 direcţii cardinale (deci consideram că un pixel poate să
aibă doar 4 vecini; daca sunt pe diagonala nu sunt uniți intre ei). Intr-o imagine se pot afla mai
multe obiecte.
Pentru fiecare obiect din imagine identificaţi:
a. aria = numărul total de pixeli din care e compus obiectul;
b. "bounding box" = dreptunghiul ce îl putem construi in care sa încapă obiectul găsit.
c. centru de greutate al obiectului, care se calculează făcând media (separat pe X si pe Y) a
tuturor pixelilor ce compun obiectul.
d. perimetrul obiectului. Vom considera perimetrul ca fiind format din pixelii negri (ce
aparţin obiectului) ce au cel puţin un vecin alb.
Afișați aceste informații pe ecran.
v.0.3

Ex: Pentru o imagine cu un singur obiect genul:
........
.####...
...###..
..###...
........
Afisati:
Obiect 1: A=10 CG=(3,2) BB=(1,1),(5,3) P=9
Cerinta 5:
Scrieți o funcție care sa salveze imagini color de tip PPM. (vezi wikipedia)
Salvați o imagine color (img5.ppm) care sa contina:
imaginea originala(cu nuanțe de gri -> completați același număr in toate cele 3
câmpuri: R, G, B)
In jurul fiecărui obiect desenați un dreptunghi (bonding-box-ul) cu galben (255 255
0), cu un pixel mai mare in fiecare direcție, astfel incat sa nu se suprapună peste
vreunul din pixelii obiectului;
Centrul de greutate afișat(suprapus) cu roșu (255 0 0), 5 pixeli in total: unul exact
in centru si ceilalți 4 in colturile lui, astfel incat sa formeze un mic „X” roșu);
Observații:
1. Păstrați o copie a imaginii inițiale, pentru punctul 5;
2. Operaţiile care presupun modificarea matricii (ex. filtrarea) se efectuează intr-o alta
matrice, deoarece daca modificăm maricea in timp ce o parcurgem se întâmpla
modificări nedorite (vecinii unui pixel pe care ii testam trebuie sa fie vecinii originali,
nu vecini ce ar fi putut fi modificaţi de o operaţie anterioara).
3. După fiecare pas se va afişa afişa imaginea/matricea obţinuta şi se va scrie intr-un
fişier separat (fiecare fişier se va numi img1.pgm, img2.pgm, img3.pgm, img5.ppm in
funcţie de cerinţă).
4. Atenție la perimetru (verificarea daca un pixel e pe margine) sa nu obțineți rezultate
eronate daca ștergeți complet pixelii obiectului pe măsura ce investigați.
v.0.3