ipywidgets [ipywidgets] 11. IntRangeSliderで画像の表示範囲を調整する – Jupyter Notebook / labでの対話的パラメータ調整
Jupyter Notebookの対話的ウィジェットであるIntRangeSliderを使って画像表示範囲を調整する方法を解説します。実装例とともに、データ可視化の効率化と画像処理の直感的な操作方法を紹介し、科学計算やデータ分析のワークフローを向上させる技術について説明します。
画像処理
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ipywidgets [ipywidgets] 9. FloatSliderでCanny filterのsigmaを調整してエッジ検出
jupyter notebookの対話的にパラメータを調整できる機能(ipywidgets FloatSlider)で、キャニーフィルター(skimage feature canny)のパラメータsigmaを調整して、画像のエッジを対話的に検出する方法について説明する。
python [scikit-image] 63. 大津の方法による画像の3値化(skimage.filters threshold_multiotsu)
skimage.filtersのthreshold_multiotsuを用いて、画像を3値化する方法について説明する。
matplotlib Animation [matplotlib animation] 68. 隣接領域グラフ(RAG)によるmerge_hierarchicalのthresh変化アニメーション
matplotlibのFuncAnimationを使って、skimage.featureのmerge_hierarchical関数のthreshパラメータ変化による画像セグメンテーション結果の変化をアニメーションで可視化する方法を解説します。
python [scikit-image] 62. 隣接領域グラフ(RAG)による色が似ている領域の結合(skimage.feature graph merge_hierarchical)
scikit-imageライブラリのskimage.feature graphモジュールのmerge_hierarchical関数を使用して、画像の隣接領域グラフ（RAG）を構築し、色の類似した領域を効率的に結合する方法について解説します。
python [scikit-image] 61. 画像の一部分を低解像度(ぼかし)にする(skimage.transform pyramid_gaussian, rescale)
はじめにskimage.transform のpyramid_gaussian, rescaleを用いて、画像の一部分を低解像度(ぼかし加工)化する方法について説明する。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...
python [scikit-image] 60. 画像の一部分を低解像度(モザイク)にする(skimage.transform pyramid_gaussian, rescale)
skimage.transform のpyramid_gaussian, rescaleを用いて、画像の一部分を低解像度(モザイク)化する方法について説明する。
python [scikit-image] 59. グレースケール画像の中から白い塊(ブロブ)を検出する(skimage.feature blob_dog, blob_log, blob_doh)
blob_dog, blob_log, blob_dohなどを用いて、グレースケール画像の中から白い塊(ブロブ)を検出する方法について説明する。