99363120 王駿哲 hw1

99363120 王駿哲 hw1

軟體名稱為: PhotoDirector 相片大師 - 相片編輯

這是進入的畫面,也是主要的編輯畫面

裡面有很多的功能,像是裁切,旋轉等等. 第1次使用時它就會顯示操作方法,如果忘了使用方式,也可以按如下圖左上角顯示的圈起來的i圖示再看一次

99363120 王駿哲 期末回顧心得

99363120 王駿哲 期末回顧心得

這堂課修完之後,雖然對程式的部分還是有很多不太了解,但是老師在課堂上還是有分享很多跟這堂課相關的知識給大家,上課的方式也很自由,所以與其它課程相較之下,這門課感覺起來也會比較有趣.

資工四甲 01360193 李東穎 期末心得

修完這門課之後，我覺得影像處理和一般課程相較之下顯得有趣許多，因為它比較著重於實作和應用，而在上課時，只要釐清每個單元其中的觀念，便能輕鬆完成作業，不需要硬將公式死背下來。另外在這堂課上學到的，不僅僅只有課程上的內容，老師也會時常分享許多有關影像處理的新知識。
這堂課是在資工系所有課程中，少數幾堂能真正體驗到實作，也是少數能讓我感到有成就感的課程，所以影像處理對我而言非常有幫助也很值得。

資工三乙 02360386 柯明男 課程回顧

這學期最大的收穫 就是大開眼見
在還沒有做影像處理開始，我以為影像處理就只是 把影像做P圖的動作
開始接觸到影像處理時，發現影像處理可以做的東西很多、市場很大且擁有無限的潛力。

從第一個作業 APP開始說起，第一個作業談到影像接合，影像接合是將多張影像合併成一張圖片，透過演算法不斷的調整，讓影像得邊緣不會因為接合而露出破綻，讓使用者可以把周圍所有景色都拍進相片裡，這項技術也造就近期的FB與youtube當紅的360VR影片，讓使用者就像身入其境一樣慣看整支影片，透過滑鼠或是手機的陀螺儀來觀看不同角度的影片。

第二個作業 直方圖均化，透過統計各顏色的數量，再將每個顏色的對比度個別拉高，可以使看起來霧霧的或者是影像看起來很暗的影像看起來變成比較清楚。

第三個作業 Level&Curve，Level透過限制影像的輸入輸出最高值與最小值，用以提高與降低影像的對比度，而Curve用數學的方式去改變影像原本的色彩值，讓原本影像較暗的地方經過使用者自定可以變亮，因為是曲線的緣故修改後的圖片不會因此改變而看起來變得很奇怪。

第四個作業 就是3D攝影比賽，將一張影像取出紅色的部分另外一章取出藍綠色的部分，並將此兩張的影像疊在一起，透過3D眼鏡觀看經過大腦的處理，看起來就像是影像中的東西浮現在眼前一樣，而此次作業經過研究後發現在焦點前面的物件紅色影像會在左邊而青色影像會在右邊，在焦點後面的影像紅色影像會在右邊而青色影像會在左邊，而如果再處理影像時刻意把紅色跟青色的影像拉開，會發現影像會變得更立體，前後差距也會變得更大。
現在也有人開始專空VR的市場，透過VR的眼鏡讓兩眼個別看兩種不同的彩色影像(這與一般3D不一樣)，這樣看起來影像也會更真實，且VR眼鏡裡面有陀螺儀使用著戴著眼鏡轉頭就會看像不同的方向的影片，讓使用者更深入其境真實性更高。

第五個作業 空間濾波，平滑空間濾波器可以將影像的去掉銳利化，讓原本坑坑疤疤的月亮變成毫無瑕疵的月亮，而銳化空間濾波器則是相反讓月亮變得更凹凸不平，而中值濾波器則是將影像中的雜訊點消除

第六個作業 色彩模型，透過YUV的公式對影像做調整，Y值的為亮度值負責幫影像把影像原有輪廓給鎖定住，再利用UV值的改變讓影像擁有不同色彩。

其實在以上作業都可以發現一個共通點，其實影像處理的程式都不會太困難，但卻可以帶來很大的改變，像是RGB轉成灰階，以前的我從來沒有想過為什麼講RGB的值都設成一樣的數值影像會變成灰色，也沒有想過為何將兩個影像一個取出R一個取出GB和起來看會有3D的效果，而經過了解之後發現其實原理都不難，這些都是前人不斷的嘗試與研究而言就出來的理論，修過這堂課後我比以前更愛影像處理了，以前總是覺得影像處理沒什麼，真正的了解之後發現我錯了，影像處理就像是宇宙一樣無窮無盡，等待著熱愛影像處理的人去探索與研究。

期末心得 資工四乙 黃戎歆

        一開始選這堂課其實沒有做太多的打算，只是想說這堂課會需要寫程式，而我每學期都會選一堂需要寫程式的課，而且我也沒有修過跟影像處理有關的課，所以就選了。

        不過在上課中，老師跟我們分享了許多跟影像處理有關的應用再配合一些簡單作業的實作，讓我很快地就可以清楚了解這些技術是如何去運用的，也對影像處理覺得越來越有趣，而影像處理的程式做出來後的效果都非常的明顯，會覺得很有成就感。

         最後，我覺得老師在這門課上的教學方式非常的棒，可以結合課程內容跟實例讓學生可以更好去了解跟想像這些技術到底可以用在那些地方，讓我覺得學習起來非常的有目標，不會去覺得這些東西到底是在幹什麼用的，然後興致缺缺。

02362431 宋勖恺 回顾心得

回顾心得

回顾这学期在影像处理这堂课，对影像处理的认知有加强，影像处理所拥有的功能，印象处理的运用，老师常常将课堂以外的知识带入在课堂上讨论，这是在其他课堂上很少有机会遇到的一种课堂学习。本年度这堂课主要有，App介绍、直方图均化、Level & Curv、3D图片、滤波器 以及 色彩模型。在我写些作业的时候很有感触，我班上的同学们看到我写出来的程式成品时，他们说：“这是影像处理的作业？感觉还蛮实用的”听到这段话时，我瞬间感觉到这堂课所做的作业的实用性是可以让他人看得见的。这堂课的气氛还不错，有时候还会有点娱乐，是个可以让人在轻松的气氛下来增加自己新知识的一躺课，至少我是这么认为。这堂课修完后，下学期还有一门叫做“互动视讯游戏制作”的课，真的很想再上一次这么有讨论性质，增加知识的一门课。

各作业学到的技术与知识：

   1) App介绍    ：了解一些生活上基本的影像处理

   2) 直方图均化  ：学习到将所有颜色均匀凸显的技术

   3) Level & Curv ：调亮调暗就轻松解决了

   4) 3D图片     ：课堂精华，了解如何制作一张3D 照片

   5) 滤波器     ：了解到对胡椒盐的处理，还有Shape & Smooth

   6) 色彩模型   ：了解到多种色彩模型，以及他们的各个特性)

資工四甲 01360770 張軒睿 HW5

先說說這次遇到最大的問題
色盤畫不出來!!!!!!!!!!!!!!
一定是因為兩次生病沒上到課阿...
沒參與到討論也沒能直接問老師
不管怎麼改演算法色盤都是詭異的顏色...
全綠不然就全紅，偶而還全黑
iYUVtoB = (298*iY+409*iV+128)/256 ;
iYUVtoG = (298*iY-100*iU-208*iV+128)/256 ;
iYUVtoR = (298*iY+516*iU+128)/256 ;
明明就沒有錯啊...

接下來是慣例上圖片再講這次作業的事情

從上到下依序是R→G→B的變色處理

這次作業因為是用上一次作業的框架直接改

所以很多上一次的功能都還留著

不過拉曲線的處理因為我懶得再拉一個image所以就直接替換成詭異色盤了

這次的作業其實蠻簡單的

雖然色盤畫不出來

但其實功能都是正常的

程式碼也不會太過困難

就連我兩次生病沒上到課都能寫得出來

這是這學期最後一份作業了

很開心修到這門課

也很開心自己寫了幾個雖然不怎麼樣的程式

謝謝老師這學期的指導!

作业四：滤波器

滤波器是什么？

最重要的两点就是Smooth 和 Shape

这两个影像处理

在这个大家爱自拍的时代

大多数的人会用到Smooth

这是因为Smooth 的特点能让这个区块的颜色关系拉近

因为能让一个区块中的色彩均匀分配

这能使脸上的痘痘消除，皮肤的凹凸不平变平滑

自拍要有光滑的肌肤好上传到脸书？

靠Smooth， 就对了

至于用错用到Shape 的人，记得不要上传，改成Smooth 就好~

我们什么时候会用到Shape 呢？

他的特性是将凸出的色彩更突出

最重要是拍场景的时候

像我的室友他很爱拍夜空

尤其是有星星的那种

很长看到他将拍好的夜空

回家用PhotoShop 将图片锐利化

让也中的星星更加凸显

（另外也许也是他的相机设定够好）

讨论心得：

这是老师会推荐一部叫做边际效应的电影

提到这是因为我回家时，电视机就刚好播放这一部电影

让我对Edge 这个英文单字很有印象和感觉

英文也许就是透过一些深刻印象和小小的缘分而自然学习起来的

插题了？ 反正Smooth 和Shape 大概就是这样

未完成程式作业：旷课很吃亏，不要睡过头

第五次作业： 色彩模型

今天我们要讨论的主题是《色彩模型》

色彩模型分为很多种

RGB, YUV, ICI（油漆用的色彩模型）

先简单来说RGB

这是我们最常听到的一种色彩

只要有这三种颜色，我们就能配置出所有的色彩

RGB 为0时为最暗，255为最亮

当所有的值为相同时 ，就会形成一条直线

而这条直线很有特性的就是黑灰白，3色

也就能形成我们的灰阶图片

上面的图有点小学问

第一个模型是取出Red 的值

第二个模型是取出Green 的值

第三个模型是取出Blue 的值

这样做有什么意义?

因为我们电脑对2D 比较容易操作

如果是3D 的色彩模型也是可以

但是操作上就有点麻烦

因此我们就建立2D 的色彩模型

有需要再将第三值添加进去

上图是一些简单的颜色选择

我选了两色之间的混合色

上图则是选择当值都为0

形成黑色

选择所有色为128时

选到的是灰色

选择255时

侧边看可以看到一个小小的白色方块

这就验证了当所有值为一样时，就会是灰阶

YUV，Y是亮度，U和V是两个彩度

其模型类似下图右方

这个模型的特色是调整亮度

如果亮度Y为0 就会调到最暗

当亮度Y为255时，所有UV形成的色彩就会调到最亮

在这些色彩模型中，你是否有听见YUV 模型的声音

仿佛在说："RGB 你有灰阶，我也有灰阶哦"

大概是这种话题

你大概能看到这三张图

黑色灰色白色

都会偏向中间的位置

没错，中间就是YUV 的灰阶位置

也就是当U和V为128时，调成Y值时就会是灰阶

至于ICI是一种油漆公司专用的色彩模型

8色的圆状角度，彩度，以及圆的半径去选择我们要的颜色

至于哪8色印象有点模糊

比较有感觉的是彩度

当你固定好一个角度，如绿色

彩度调整的强弱，他依然还是绿色

只不过这个绿色很绿或很不绿而已

里ICI 中心越远，表示彩度填得越满

颜色更鲜艳，更浓厚

而离中心越近，彩度较少

表示颜色较浅淡，较透明（不是那种光透过去的透明）

讨论心得：

  撇开这三种模型，我记得老师有说过 荧幕 和 印表机 ，所使用的色彩顺序不太一样

我们荧幕的概念是用灯光来设计，亮我们人的肉眼才看得见，所以当越亮时，我们电脑的RGB越有值，最高为255；然而印表机却相反，因为印表机以前的设计是为了在白纸上印出黑色的文字，所以当值为255时，在印表机的概念会是黑色，这两点让我有新的一种认知。

  但是如果荧幕一开始是白色，会不会RGB 的色彩值为255时会是黑色？ 如果一开始用的纸是黑色的，那么RGB值为255时会不会一开始在印表机就设计成白色呢？ 你说呢？

未完成：至于颜色选择让图片变化成颜色，我没写出来，因为个人混加上不想拿别人的程式码来完成作业，所以就没写了，但是我能在此说明概念，其实要让图片以YUV 所选的颜色来调整很简单，只要算出每个点的亮度值Y, 将其UV 改为 YUV 色彩模型所选择的值，将新的YUV 值添加到原本的图片中，简单的转色就完成了。

第三次作业：Level & Curve

这次我们来讨论作业《Level & Curse》

Level & Curse 是一种常见的影像处理

Level, 阶层，顾名思义

就是以上阶下层的概念

对RGB 的输入和输出

个别做上界和下界的限制

所有低于下界的值

一律为输出的最低值

反之，超过上界为最高值

其余的值透过输出的最高与最低值

平均分配RGB

Curve，曲线，顾名思义

所有的色彩输入值透过Curve的曲线

所对应到的色彩输出值做色彩转换

以下是一张图，接下来我们要对其做Curve

下图是未调整Curve 曲线，

这个斜线表示出

所有的色彩对应的输入与输出

都是一样的

我们将Curve的曲线往上拉

使得所有的色彩都调高

亮的更亮，暗的也随之调亮一些

让图片显得更亮一些

我们将Curve的曲线往下拉

使得所有的色彩都调低

整个图片随着Curve 的曲线

调暗

Clip,是当Curve 曲线过高或过低

对超过255 或小于0的值

调整为天花板地板法

也就是超过就为255，小过为0

如下两张图的Curve

但是Clip 情况发生时，偏亮与偏暗的像素就会被破坏

无法找回原本的色彩比例值

心得讨论：

  Level& Curse 能用来做什么呢？ 其实很直觉我们可以用所产生出来的图来当第二个作业《直方图均化》的素材，因为所产生出来的图会偏凉或偏暗的特性，正适合我们用来看看直方图均化的效果。

  但是如果遇到Clip 的情况，有些色彩也许就被破坏，这样做直方图均化也许会跑出一大片黑，或一大片白，Level的输入限制也会造成一些资料破坏。

  但是很暗的部分和很亮的部分如果不是很重要的色彩，其实被破坏了是否有差？不要限制过头就好~

作业二：直方图均化

本次作业的主题是《直方图均化》

其目的是为了让偏向一边的像素

能够被均匀分配，让所有的RGB

都能平均分配并展现出来

以下是一张所有色彩偏暗的图片

下图是经过Histogram 统计

我们可以发现所有的像素值偏在0~120 左右

像素值偏暗

下图是经过 cumulative Histogram 的像素统计

对应上图的Histogram 我们可发现

C-Histogram 的浮动在0~120 左右变化的很快

这是因为像素值都偏暗

接下来我们要对这张图片做直方图均化的动作

由上图我们可看到

所有色彩的C-Histogram 是很平稳的变化

直方图均化将这张图片原本的最亮像素

（大概在120左右）

根据原本C-Histogram 的值调整到自己应该在的色度（255）

让所有偏暗的色彩都均匀的分配到0~255之间

这下就可以看得更清楚了

    讨论心得：

       至于直方图均化可以用在什么地方或邻域，我的第一直觉

      就是监视器的图片处理，如果监视器在夜间拍到的Frame 都偏暗，

      那是否能透过直方图均化将色彩均化，让所有色彩的物品都能很

      清楚地展现出来呢？

      这前提是你的色彩值要够多，如果是黑白图片，均化后的图片是否

      和预期的一样，还是偏亮的就全白，偏暗的就全黑，也许这是一种

      值得拿来研究的题目

資工四甲 01360193 李東穎 HW5

色彩模型

1.RGB

原理:

RGB三度空間上，固定將其中一個原色為0，其他兩個原色用不同程度相加，所呈現出的不同平面:GB、RB、RG平面

調整GB(R=0)平面，點選左下角顏色

調整RB(G=255)平面，點選左下角顏色

調整RG(B=193)平面，點選左下角顏色

2.YUV

原理:透過公式將RGB轉換成YUV

調整UV(B=241)平面，點選左下角顏色

心得:

這次作業其實並不難，但還是有很多色彩觀念需要理解。完成作業後也比較能夠理解在photoshop中調整色調的原理。

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討論:

YUV與RGB視頻信號傳輸相比，它最大的優點在於只需佔用極少的頻寬

（RGB要求三個獨立的視頻信號同時傳輸）。其中“Y”表示明亮度，也就是灰階值；

而“U”和“V” 表示的則是色度，作用是描述影像色彩及飽和度，用於指定像素的顏色。

YUV VS. RGB

圖片來源:https://www.youtube.com/watch?v=_m1_j9neuQA

參考資料:http://www.idsvision.com.tw/phpbb2/viewtopic.php?t=488

01360841_王世權_HW5

先上原圖

 接下來是三色拉到最底的操作

 這邊是YUV的操作



本次作業在RGB的部分沒什麼好說的
但YUV的部分著實讓我卡了一下
研究後發現問題在預設最大值要改

程式碼參考一下別人的再拉一拉元件做完後感覺有點空虛
就跑去研究了一下YUV到底是做什麼的

簡單來說YUV的發明是在RGB之後
目的是為了降低頻寬的使用
最開始實際用在彩色電視
其發明就是在黑白~彩色電視的過渡期
到現在也廣泛應用在螢幕上
RGB是關於眼睛對色彩的感應
YUV是強調亮度的差異
而Y'UV,YUV,YCbCr,YPbPr,這些專有名詞都統稱為YUV
前兩者是類比訊號
後兩者是數位訊號

接著就是一堆YUV跟RGB的公式換算
果斷把網頁關掉
看了一堆原理說明之後發現人的眼睛真的是很神奇的東西
明明是一樣的顏色但是換個順序看到的東西就不一樣了

總結來說是個能引起我額外投入的作業
色彩在製作遊戲特效時是最重要的因素
剛剛在想心得要怎麼寫時又拿了好幾張遊戲截圖在改顏色XD

资工三甲 林呈钰 04362383 期末回顾以及心得

  时间过的真的好快，当在上最后一节课的时候舍不得的心情才突然强烈，来到台湾交换学生的心得体验和上这门课的心情是有很相似的变化，刚刚来台湾时一切都很陌生，也会不知所措，会孤单，可是到了最后要离开的时候回顾这100多天的日子，习惯这里喜欢这里也已经融入这里，我也记得刚刚上影像处理第一节课的时候，听到老师的介绍我内心是慌张的，因为我没有用过C++builder，也完全觉得我怎么可能自己编程式编出那些Photoshop的小功能，我记得最后我真的对自己很没信心的跑去问教授说：“老师我如果认真跟上应该修这个课是没问题的是吧？”，教授肯定了我的问题之后我给自己打起了勇气。

  因为从来没有接触过c++builder，所以我记得前面几节课教授说的我每一句话都听的很认真，那种状态简直在大学没有几次，当老师说要完成第一个作业APP的介绍的时候，我回去就很认真的在下载各种app然后有需要的时候就来用它们修修图然后找到我觉得最想推荐的。当然啦，我一直在修改我的作业，最后结果被老师表扬心里觉得很开心；第二个作业直方图，也是第一个要用c++builder打程式的作业，而且我电脑里也不会装c++builder，所以我就选了没课的时候去上课教室里琢磨，刚开始到不是程式难到我而是对c++builder本身太不熟悉，所以全都是些小错误，我有些不懂的还把错误贴上Google查，当我完成第一个作业之后第二个作业色阶与曲线调整我就做的很顺，那些小错误都不怎么出现了，而程式码就慢慢的做出来，内心已经越来越自信自己可以驾驭这门课；3D摄影是我最喜欢最喜欢的，个人很爱好摄影所以想到摄影也是作业就很开心，只是没接触过3D摄影第一张交上去的作业真的是惨不忍睹，所以当要补拍的时候我一直在看网路上别人的3D作业，也看教授上届学生的作品，揣摩怎么拍才会更有视觉效果，所以我拍了很多张，，取景方面也很注意，最后叫我几个朋友帮我选，结果那一张拿了第一名我真的很开心。最后两个作业是 空间滤波和色彩模型，我先要检讨的是真的最后两个作业没有之前作业认真，可能是心里没有那种担心，已经觉得自己可以驾驭这些的缘故。但是通过这些作业我是真的学到了很多原理，在做每一个作业之前我都会认真的去理解原理并记住原理，我也觉得只有了解原理，编程式的时候才会顺。

  除了这些老师要教给我们理论上的影像处理之外，我特别喜欢老师上课和我们讨论那些在粉丝专页里分享的关于影像处理的现实应用和方向，我觉得只有当你了解你所学的东西在现实生活当中的应用之后你才会对它有更热忱学习的渴望，甚至我现在想回去之后更多的了解影像处理方面的学习，因为我一直被教授在粉丝页上分享的东西而吸引和感慨。所以我想说，谢谢这一门课让我战胜了自己成功的完成了那些我一开始所担心的作业，谢谢李远坤教授对我平常的关心，会特别问我作业会不会，这个懂不懂。这是一个轻松的课，但前提是你会认真。这也是我这学期最喜欢的课，再见啦教授再见啦这门课，我的收获是真的满满~

资工三甲 林呈钰 04362383 hw5

两种色彩模型：
1> RGB：三原色光色彩模型，也是加色色彩模型，不同的红，绿，蓝光加在一起然后呈现出不同的色彩。

在完成RGB色彩模型这个作业的时候，脑海里不能少的就是RGB三维空间的图,

因为这个三维图就是RGB色彩模型的原理，三个切面分别是GB,RB,RG(GB：R固定值 GB值在0~255之间、RB：G固定值 RB值在0~255之间、RG：B固定值 RG在0~255之间)
根据这个原理，我们可以画出三个平面的色彩模型。

2> YUV：这个色彩模型是由亮度和彩度来控制，在一定范围内的不同亮度值也会呈现不同的色彩盘，

每取一个Y值，就会有一个不同彩度的色彩平面。

重点：RGB转换为YUV
利用老师给的转换公式，原理是将Y固定，通过调UV而决定图片的彩度。

作业成果：

心得：
当然啦，心得第一件事是要总结自己学到的东西，这个色彩作业是真的让我对色彩有更清晰的认知，已经到了想到RGB脑海里会出现RGB的三维模型，想到YUV就能知道是亮度和彩度的控制。
疑惑的是RGB转换到YUV的部分，公式我就直接复制了，觉得自己并不太懂

YUV转换成RGB公式：
            iC=iY-16;
            iD=iU-128;
            iE=iV-128;
            iR=((298*iC+409*iE+128)>>8);
            iG=((298*iC-100*iD-208*iE+128)>>8);
            iB=((298*iC+516*iD+128)>>8);

RGB转换成YUV公式：
    iY=((66*iR+129*iG+25*iB+128)>>8)+16;
    iU =((-38*iR-74*iG+112*iB+128)>>8)+128;  
    iV =((112*iR-94*iG-18*iB+128)>>8)+128;

总结一下就是三个步骤：
第一步：RGB转换成YUV，得到亮度Y值
第二步：将特定的RGB转换成YUV，得到彩度UV，并赋值
第三步：将第一步得到的Y值和第二步得到的UV值（YUV）转换成RGB

02360564 梁峻晏 HW05

這次的作業是RGB色彩模型跟 YUV色彩模型

右邊4個是RGB調整的色塊

下面是YUV的色彩模型，先用拉霸調整Y 亮度，在點色塊上選色度

資工四甲 01360770 張軒睿 期末回顧

這學期本來保持著全勤的記錄
但在學期末的時候因為身體不舒服連續兩個禮拜沒有到校
也因此錯過最後的兩堂課覺得很可惜
可是剛好天氣在變天又熬夜
身體實在撐不住
早上雖然有醒來可是全身無力

在學期中之前的課程因為第一次接觸這個開發環境
而且家裡沒灌軟體每次都用上課時間做作業
所以發生好幾次因為忘記宣告變數出現ERROR還卡一整天的糗事
在家裡安裝了之後，每一次的檔案都可以留存
下一次直接用上一次的框架下去改就可以
再也不用因為那些變數 元件的宣告而焦頭爛額

學期中之後沒有考試壓力
上課變得更加輕鬆
每堂課都可以聽老師分享影像處理相關的技術和新聞
同時也可以按照上課的進度寫程式
雖然我還是比較喜歡在家寫~
畢竟專案打包來學校接著寫有時候還是會出現一些莫名的問題

一個學期結束了
最重要的不是學到如何操作這個開發環境
也不是影像處理的演算法
而是老師傳達給我們的渴求新知的觀念
有了這個觀念才能在畢業後繼續自修精進而不是止步於此

待會要來寫第五份作業了!

02360564_梁峻晏 hw04

這次作業做的是  模糊、銳利化、胡椒鹽雜訊和中間值濾波

原圖

模糊化

用3*3的mask

銳利化

中值濾波

灑上10%的胡椒鹽雜訊

這次的作業跟之前matlab做過的濾波器的概念很類似，不過matlab比較簡單只要自訂一個濾波器就可以直接imshow然後把濾波器套用在圖片上，c++builder相對感覺起來困難的多。

資工四乙 01360150 余顯漁 期末回顧

　　這一學期的課程，最大的收穫不是知道怎麼影像處理，也不是學會如何拍攝３Ｄ照片，雖然這兩者的收穫也很多，但是我覺得最多的，還是獲得對影像處理的熱忱。

　　
　　其實不得不說，在上過這們課之前，我沒有修過任何跟影像處理相關的課程，當初選了李遠坤教授的課程，是聽陳奕穎的建議，選修了這門課。原因有影像處理學程的選修需求，也有選修學分的不足，還有大一上過李遠坤教授的微積分，讓我選擇了這門課。


　　期初開始，我必須承認自己非常不認真，對影像處理的興趣也很低，但是一點一滴，從教授非死板教課本內的東西及不硬性規定的作業繳交（可以用任何語言寫），我開始漸漸喜歡上影像處理。從一開始ＲＧＢ濾鏡到期中的３Ｄ拍攝、期末的銳化柔化．．．等，我覺得每一樣都讓我覺得非常有趣。


　　印象最深刻的部分不得不說還是３Ｄ照片，從一開始出遠門拍外景卻取錯景（背景佔過大的版面，導致主角不明顯），到後來補交決定拍自己機車後，我漸漸抓到訣竅，發現拍攝３Ｄ照片的技巧，也教會林韋儒同學。第二深刻的是教授上課都會分享的影片，不管是討論ＧＰＳ結合空拍機，還是３Ｄ影片製作或是拍攝，我認為教授的課程是系上少見很活潑的課程！


　　雖然我不是最認真的學生，但是教授我其實很愛寫程式哈哈，在這之前其實我會C#、JAVASCRIPT、HTML5，我其實學習程式始終跟大一學習微積分、減肥一樣認真，非常感謝教授一學期的教導！

01360114 黃戎歆 資工四乙 HW5

1.RGB色彩模型

2.YUV色彩模型

討論:  色彩模型中可以明顯的看出這樣一個設計就像是Photoshop中的色彩調色盤一樣，可以變出基本的紅澄黃綠藍靛紫，但基本的RGB模型中就只有彩度的變化，而YUV模型中還有額外亮度的變化，可以讓色彩的選擇有更多的變化。

上圖就是可以選擇YUV模型的顏色去化左邊的圖，類似小畫家的感覺就可以知道搭配亮度的變化幾乎就可以變出非常多種的顏色可以去選擇了。

結論:這次的作業讓我去了解到我們很常用到的顏色選擇的原理是什麼，實際了解後發現其實也不是非常的困難。