Overview

此專案為學習電腦視覺的自主練習，以Bekerley CS194-26的電腦視覺課作業作為練習對象
包含以下5個主題及技術:

Image Aligment & Colorize
- Image Aligmnet、Basic CV Package
Image Sharpen & Image Hybrid
- Space Frequency、Laplacian Pyramid、Multiresolution Spline
Image Warping & Midway Image
- Warping Matrix
Image Stiching
- Warping Matrix、Image Blending
Auto Image Stiching
- SIFT、RANSAC

Background

因為要做電腦視覺相關的研究，因此找Berkeley的公開作業來做練習，累積電腦視覺相關知識及技術經驗。

Projects

Image Aligment & Colorize

把三張分別紀錄RGB channel資訊的圖片，使用loss function減小圖片疊合起來的差異，將圖片合併並且把顏色塗上
如圖，將RGB三通道圖對齊合併成彩色圖
Lake

Image Edge Detection & Image Hybrid

這個作業主要分成2部分

第一部分是做圖片的銳化，銳化圖片的本質是加強邊界的效果，因此要先做edge dectection，利用圖片中的edge的顏色變化會很大的特性，以梯度、Difference of Gaussian (DoG) 等方法找出圖片的edge，效果如圖:
Camera
接著再將得到的邊界依比例加成到原本的圖片上，即可達到圖片銳化的效果
TAJ

第二部分是做圖片的hybrid，首先使用Gaussian Kernel將圖片分成不同space frequency的Laplacian Pyramid，為了不同的空間頻率上做blending做準備。接著使用Multiresolution Spline的方法，因為分成不同resolution處理能對於細節或是整體去做不同的混合，因此分成不同resolution能讓邊界變得更不明顯。
如圖，把橘子跟蘋果混合，兩種水果間的邊界不明顯，且水果上的紋路是漸進變換的
Hybrid

Image Warping & Midway Image

這個作業使用Warping Martix，根據不同圖片的對應點做圖片的形變，這個作業中，我手刻了Warping Matrix的計算，並且把兩張臉部表情的圖算出中間圖，讓他可以得到漸變的GIF，如下:
Midway Face

Image Stiching

這個作業做的是場景的拼接，因為一個場景可能太大，不能用一張照片拍完，因此對於一個場景拍多個照片，再找到他們的對應點，就可以透過Warping Matrix形變，做場景的拼接。
如圖，我將我的書桌透過手動找特徵點的方式，拼接在一起:
Desk
(看起來沒有很疊合是因為，Warping Matrix適用於2D空間，因此對於3D空間的書桌效果會稍微差一點)