Прв колоквиум - part 2

Question 1

Кој е алгоритмот за clustering?

Answer 1

[истиот концепт се одвива и со повеќе центроди]

1) Random се генерираат две центроиди x и y
2) Точките што се поблиску до првиот центроид спаѓаат во еден хистограм, а точките што се поблиску до вториот центроид спаѓаат во друг хистограм.
3) Се калкулира вредноста на точките во двата кластери поединечно -> главен центроид
4) Процесот се повторува итеративно

Question 2

Како се генерираат random бројки од 170-255 поставени во низа од 6 елементи?

Answer 2

np.random.randint(175,255,6)

Question 3

Како може да се спојат две низи во една?

Answer 3

np.hstack((x,y)

Question 4

Како дефинираме criteria наменета за cv2.kmeans()?

Answer 4

criteria = (MAX_ITER + EPS, x, y)

Question 5

Колку вредности враќа cv2.kmeans()?

Answer 5

3 вредности:

1) compactness
2) labels: поделбата на кластерите
3) centers: random генерираните центроиди

Question 6

Како може да изгенерираме random 25 бројки со една димензија од 25-100?

Answer 6

np.random.randint(25,100, (25,1))

Question 7

Како може да изгенерираме random 25 бројки со две димензии од 25-100?

Answer 7

np.random.randint(25,100, (25,2))

Question 8

Каква низа прима cv2.kmeans()?

Answer 8

float низа

Question 9

Како се спојуваат две матрици во една?

Answer 9

np.vstack((x,y))

Question 10

Како правеме хистограм за кластер од низа?

Answer 10

A = niza[lables == 0]

plt.hist(A)

Question 11

Како правеме хистограм за кластер од матрица?

Answer 11

A = [labels == 0]

plt.scatter(A[:,0], A[:,1])

Question 12

Кои параметри ги има plt.scatter()?

Answer 12

matrix, s [големина на маркер], color,

marker [’s’ коцка маркер; ‘o’ круг маркер]

Question 13

Кои се двата начини на промена на големина на слика?

Answer 13

1) cv2.resize(img, None, fx = , fy = , interpolation = cv2.INTER_)
2) cv2.resize(img, (height4, width2))

Question 14

Со која cv2 функција правеме транслација?

Answer 14

cv2.warpAffine()

Question 15

Која е матрицата за транслација во x,y оска?

Answer 15

[1 0 -за х
0 1 -за у]

т.е. np.float32([1,0,100], [0,1,50]) -> сликата се поместува за 100 во однос на х оската и 50 во однос на у оската

Question 16

Колку параметри прима cv2.warpAffine()?

Answer 16

3 параметри

img, matricata, goleminata na slikata

Question 17

Со која функција се ротира една слика и кои параметри ги прима?

Answer 17

cv2.getRotationMatrix2D() па оваа матрица се вметнува во warpAffine

1) central pixel: rows/2, cols/2
2) колку степени сакаме да ја ротираме
3) вредност за скалирање на сликата

Question 18

Ако сакаме сите рабови на една слика да бидат паралелни што користеме?

Answer 18

cv2.getAffineTransfrom() -> матрица
и оваа матрица ја вметнуваме во warpAffine

1) Се креираат 3 input и 3 output точки
2) ги спојуваме во една матрица 2x3
3) ја применуваме warpAffine

Question 19

Ако сакаме да детектираме слика и на истата рабовите да и бидат прави или исправени што користеме?

Answer 19

1) 4 влезни и 4 излезни точки
(3 од тие точки не смеат да бидат колинеарни)
2) со getPerspectiveTransform() земаме 3х3 матрица
3) таа матрица ја вметнуваме во warpAffine

Question 20

Како детектираме најсветла и најтемна локација во една слика?

Answer 20

(minVal, maxVal, minLoc, maxLoc) = cv2.minMaxLoc(img)

1) minLoc: најтемна точка
2) maxLoc: најсветла точка

Question 21

Како може да нацртаме круг на една слика?

Answer 21

cv2.circle(img, lokacija, radius, boja,thickness)

Question 22

Како може да нацртаме правоаголник на една слика?

Answer 22

cv2.rectangle(img, top-left-corner, top-right-corner, color, thickness)

Question 23

Како може ние самите без употреба на готова функција да детектираме рабови?

Answer 23

1) Отстрануваме шум
2) Низата на сликата ја конвертираме во float формат
3) креираме матрица1 за хоризонтални рабови
4) креираме матрица2 за вертикални рабови
5) матрица1 ја вметнуваме во filter2D(img, -1, matrix)
6) истото го правеме со матрица2
7) Сликата ја конвертираме со апсолутна вредност
8) ја делиме сликата со максимланиот пиксел во истата кај двете матрици
9) креираме магнитуда: magn = np.sqrt(np.power(matrix1,2)+np.power(matrix2,2))
10) Правеме (не мора) threshold на магнитудата за да се истакнат повеќе рабовите

Question 24

Кои параметри ги прима Sobel функцијата?

Answer 24

img, depth, x, y, kernel_size

Question 25

Кои параметри ги прима Laplacian функцијата?

Answer 25

img и прецизност на сликата

Question 26

Кои се параметрите на CannyEdge функцијата?

Answer 26

img, thres1, thres2, True/False [во зависност од тоа која формула ја користеме]

Question 27

Кои параметри ги прима функцијата cv2.CreateTrackBar()?

Answer 27

trackbarname, windowName, lowerLimit, upperLimit, onChangeFunction

Question 28

Како може да се земе моменталната вредност што ја има trackbar-от?

Answer 28

cv2.getTrackbarPos()

Question 29

Со кои функции може да се отсрани шум?

Answer 29

1) cv2.Gaussian(img, kernel, 0)

2) cv2.medianBlur(img, kernelSize)

Question 30

За што служи параметарот cv2.INTER_AREA a за што cv2.INTER_LINEAR?

Answer 30

За смалување и зголемување соодветно

Question 31

Кои параметри ги прима функцијата cv2.bilateralFIlter()?

Answer 31

img, size, sigma_color, sigma_space