はじめに
scikit-imageのpyramid_gaussianとrescale関数を使用して、画像の特定領域を低解像度化（ぼかし）する方法を解説します。この技術は特定の部分だけをぼかしたい場合や、プライバシー保護のために顔などを隠したい場合に有効です。
コード
解説
モジュールのインポート
画像の読み込み
パロディア属の紅小町を用います。画像のサイズは1024 x 1024となっています。
低解像度画像の生成
pyramid_gaussian関数を使用して低解像度の画像を生成します。この関数の詳細については下記で解説しています。
[scikit-image] 25. 一定倍率で縮小された連続画像を生成(transform.pyramid_gaussian)
ここでは、skimage.transformのpyramid_gaussianによる一定倍率で縮小された連続画像の生成方法について説明する。
sabopy.com
2019.06.17
低解像度化した画像を表示すると下記のようになります。
低解像度画像のサイズ変更
rescale関数で画像を元の大きさまで拡大します。ここでは、pyramid[5]（上図左下の32 x 32の画像）を2の5乗（32倍）に拡大します。order=1を指定することで、各画素がスプライン補間され、自然なぼかし効果のある画像が得られます。
rescaleで処理した画像はfloat形式（0～1）になるため、img_as_ubyte関数を使って0～255の値に変換する必要があります。
画像の一部の低解像度化
元画像のim5[100:800,300:730,:]領域を、低解像度画像であるmage_rescaled_5[100:800,300:730,:]で置き換えます。
結果の表示
画像は左から順に、元の画像、全体を低解像度にした画像、そしてサボテンの部分だけを低解像度にした画像を示しています。
低解像度化のレベルを変えて表示
まとめ
scikit-imageのpyramid_gaussianとrescale関数を組み合わせることで、画像の特定領域のみを低解像度化（ぼかし）できることを説明しました。この方法は元画像を保持しながら特定部分だけを処理できるため、プライバシー保護や視覚的効果の創出に役立ちます。
参考
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greensnap.jp
skimage.transform — skimage 0.26.0rc0.dev0 documentation
scikit-image.org
skimage.transform — skimage 0.26.0rc0.dev0 documentation
scikit-image.org
skimage.util — skimage 0.26.0rc0.dev0 documentation
scikit-image.org
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