画像処理

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画像処理に関すること

matplotlib

[matplotlib] 121. 散布図の点で画像を表示する Stippling by scatter plot

matplotlibのscatter plotで画像を表示する方法について説明する。画像を表示する関数であるimshowと比較した結果も表示する。
matplotlib

[seaborn-image] 8. scientific_ticksでカラーバーの表記を10のn乗に変更して表示

Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの2次元データ版のような感じとなっている。ここでは、カラーバーの表記を10のn乗に変更して表示できるscientific_ticksについて説明する。
matplotlib

[seaborn-image] 7. ParamGridで各種フィルタのパラメータを変化させた結果をまとめて表示

Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの2次元データ版のような感じとなっている。ここでは、各種フィルタのパラメータを変化させた結果をまとめて表示できるParamGridについて説明する。
matplotlib

[seaborn-image] 6. fftplotでフーリエ変換した画像を表示

Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの2次元データ版のような感じとなっている。ここでは、画像にフーリエ変換した画像を表示するfftplotについて説明する。
matplotlib

[seaborn-image] 5. filterplotで各種フィルタをかけた画像を表示

Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの2次元データ版のような感じとなっている。ここでは、画像に各種フィルタをかけて表示できるfilterplotについて説明する。
python

[scikit-image] 108. マキシマムフィルタによる高輝度部分の強調(skiamge.filters.rank.maximum)

skiamgeのfiltersのrank.maximumを使って、画像中の高輝度部分を強調する方法について説明する。
matplotlib

[SciPy] 29. 平均化フィルタによる画像の平滑化(ndimage.uniform_filter)

scipyのndimageのuniform_filterを使って、画像を平均化して平滑にする方法について説明する。
matplotlib

[SciPy] 28. パーセンタイルフィルタによる画像の平滑化(ndimage.percentile_filter)

scipyのndimageのpercentile_filterを使って、画像を任意のパーセンタイル点で平滑化する方法について説明する。