出题人：李喆昊（QQ：1003449832）
使用OpenCV库提供的传统数字图像处理算法，实现一个简化的能量机关识别器，识别出输入图片中未点亮的、需要我们击打的扇叶，感受传统算法的效果与局限性。
你需要修改的C++类有PowerRuneDetector与Preprocessor。
你可能用到的OpenCV函数有：（具体使用用法可以自行查阅文档：OpenCV 4.5.0 doc）
void split(InputArray m, OutputArrayOfArrays mv)用于分离以Mat存储的图片的颜色通道double threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, int type)用于对图像像素进行二值化void morphologyEx(InputArray src, OutputArray dst, int op, InputArray kernel, Point_<int> anchor = Point(-1, -1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar_<double> &borderValue = morphologyDefaultBorderValue())对图像进行形态学处理以去噪
作业中已经写好可以直接使用/参考/加以修改的函数有：
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Mat Preprocessor::operator()(const Mat &inputImg)重载了Preprocessor类的()运算符，使得在main函数中的调用可以简化为：auto preprocess = Preprocessor(); auto midImg = preprocess(img);
你可能用到的OpenCV函数有：
void findContours(InputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point_<int> offset = Point())查找图片中的轮廓
作业中已经写好可以直接使用/参考/加以修改的函数有：
float PowerRuneDetector::getTemplateMatchVal(const Mat& roi, const Mat& templ, Point2f& matchCenter, const int method)对感兴趣区域（ROI：Region Of Interest）根据传入的templ模板进行匹配，并返回匹配的数值。Mat PowerRuneDetector::perspectiveTransform(const RotatedRect& rect, const Mat& inputImg, const bool showResult)矩形视角变换，将旋转矩形rect所在的（可能与坐标轴有夹角的）图像区域提取为平行于坐标轴的（和模板图片方向一致的）矩形图像，用于模板匹配- 重载了运算符
()，原理同Preprocessor。
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├── CMakeLists.txt
├── Detector （PowerRuneDetector类的代码）
│ ├── PowerRuneDetector.cpp
│ └── PowerRuneDetector.h
├── Preprocessor （Preprocessor预处理类的代码）
│ ├── Preprocessor.cpp
│ └── Preprocessor.h
├── README.md
├── Utils （日志输出 & 计时器类的代码）
│ ├── Logger.cpp
│ ├── Logger.h
│ ├── Timer.cpp
│ └── Timer.h
├── data
│ ├── input （输入数据）
│ ├── output （输出目录）
│ └── template （用于OpenCV模板匹配的模板图片）
├── imgs
│ └── ... （README.md中的图片）
├── main.cpp （主函数）
└── test
└── ...
输入数据在data/input目录下，有3个文件夹 （如出现图片无法读取的错误，请修改main.cpp中的输入图像以及模板图像的读取路径）
将识别结果输出到data/output目录下，目录结构&文件名和输入数据一致。
示例输入：data/input/3/1912.jpg
示例输出：待击打扇叶的识别结果（期望的输出路径为data/output/3/1912.jpg）
OpenCV版本使用4.5.0及以上即可。
- Mac和linux上可以使用包管理器下载相关lib与头文件
- Windows上：请自行搜索，有好的教程可以提pull request贡献至本文档
- 有问题可以在视觉组群内讨论
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我们的输入数据中能量机关是红色的，可以利用这个信息筛选颜色通道。对于场地中白色光点的滤除，一种常用的方式是：用红色颜色通道减去蓝色颜色通道。
下图展示了红色通道减去蓝色通道后得到的单通道图片的结果。
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形态学变换：形态学闭运算可以填充图像中的空洞，形态学开运算可以断开图像中细小的连接（相关的图像处理方式还有顶帽与底帽变换），可以自行搜索并加以使用，提高图像去噪的效果。
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展示图片的方法已经写好提供给大家，可以在debug时参考并加以使用。在图片上绘制图形的相关函数有自己写的
drawRotatedRect、OpenCV提供的drawContours等。 -
我们提供的
Logger类可以在命令行窗口中根据是Error、Warning还是Debug类型输出不同颜色的日志，欢迎调试时使用。
