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# *2022/04/12 影像處理 HW06*
## Coding Part
### 實戰(5)
#### 題目:

#實戰(5)
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
from google.colab import *
from google.colab.patches import *

drive.mount('/content/drive')
image = cv2.imread("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/imgs/Selfie.JPG",-1)

newImg = cv2.bilateralFilter(image,30,50,70)
images = [image,newImg]
titles = ['Original','Bilaterial Filtering']
plt.figure(figsize=(20,10))
for i in range(2):
    plt.subplot(1,2,i+1)
    plt.imshow(cv2.cvtColor(images[i],cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.title(titles[i],fontsize=20,color='r')
    plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.tight_layout()
plt.show()

#### 輸出結果:
### 實戰(5)
#### 題目:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-10,10,10000)#-10~10之間撒10000個點 

def cos_square():
  y1 = 0
  for t in range(0,20000,1):
    y1=y1+(-1)**(t)*np.cos((2*t+1)*x)/(2*t+1)

  plt.plot(x,y1,'red',linewidth=5)
  plt.title('Square')
  plt.xlabel('Time')
  plt.ylabel('Amplitude')
  plt.figure(figsize=(15,5))
  plt.show()

cos_square()

#### 輸出結果:

## Coding Part
#### 題目:
#### 答案:
1.
* 平均濾波器:屬於線性濾波器，使用cv2.blur
* 高斯濾波器:屬於線性濾波器，使用cv2.GaussianBlur
* 中職濾波器:非線性濾波器，使用cv2.medianBlur
* 雙邊濾波器:非線性濾波器，cv2.bilateralFilter

2.
* 通常將影像中的函數利用傅立葉轉換，將任意的週期函數表示成不同的頻率、不同振幅的函數加總成無窮級數，再搭配濾波器使用，達到影像處理的目的