python [scikit-image] 45. グレースケール画像の白い部分、黒い部分をそれぞれ分離(skimage.morphology reconstruction)
scikit-imageライブラリのmorphology.reconstruction関数を使用して、グレースケール画像から白い部分（明るい領域）と黒い部分（暗い領域）を効果的に分離する方法を解説します。画像処理や特徴抽出における基本的かつ強力な前処理技術として活用できます。
画像処理
python 
python [scikit-image] 44. テンプレートマッチングによる画像識別(skimage.feature match_template)
scikit-imageライブラリのmatch_template関数を用いたテンプレートマッチング技術について解説。画像内から特定のパターンを検出する方法と実装例、応用例を紹介し、画像認識における基本技術の理解を深める内容です。
ipywidgets [ipywidgets] 8. IntSliderでパラメータを調整してコーナー検出
Jupyter NotebookでipywidgetsのIntSliderを使って、scikit-imageのcorner_harris関数のパラメータをインタラクティブに調整し、画像のコーナー検出を最適化する方法を解説します。パラメータの変更がリアルタイムで反映され、視覚的な確認が可能です。
python [scikit-image] 43. Harrisコーナー検出(corner_harris)による画像のコーナー検出(skimage.feature hog)
scikit-imageライブラリのHarrisコーナー検出（corner_harris）機能を使った画像のコーナー検出方法を解説。基本的な実装から実際の使用例まで、Pythonでのコーナー検出の実践的な知識を提供します。
python [scikit-image] 42. HoG(Histogram of Oriented Gradients)による画像の特徴抽出(skimage.feature hog)
scikit-imageのskimage.feature.hog関数を使用したHistogram of Oriented Gradients（HoG）による画像特徴抽出について解説します。HoGの基本概念、パラメータ設定、実装方法から可視化まで、画像認識に必要な特徴量抽出技術を学びましょう。
matplotlib [matplotlib] 42. 画像を任意の形に切り取る方法
matplotlibのimshowで画像を任意の形状で切り取って表示する方法について解説します。
matplotlib [matplotlib] 41. 画像の一部をカラーで表示する方法
matplotlibのimshow関数を使用して画像の一部をカラー表示する技術を解説。モノクロ画像内の特定領域をカラーで強調し、視覚的に重要な情報を際立たせる方法を紹介しています。
python [scikit-image] 41. 非局所平均フィルタによる画像のノイズ低減(skimage.restoration denoise_nl_means)
scikit-imageのdenoise_nl_means関数を使用した非局所平均フィルタによる画像ノイズ低減の方法を解説。パラメータ調整の効果や実装例を通して、エッジや細部を保持しながら効果的にノイズを除去する技術について詳しく説明します。