matplotlib Animation [matplotlib animation] 50. rank.mean_bilateralを用いた平均化する領域が変化していくアニメーション
Matplotlibを使用してskimage.rank.mean_bilateralのs0, s1パラメータが変化するアニメーションを作成する方法を解説。bilateral filterの効果を視覚的に表現し、画像処理の理解を深めるための実践的なチュートリアル。
画像処理
matplotlib Animation 
python [scikit-image] 35. 平均化フィルタによる画像の平滑化(skimage.rank mean, mean_percentile, mean_percentile)
scikit-imageのrankモジュールを使った画像平滑化手法について解説します。mean、mean_percentile、mean_bilateralといった平均化フィルタの特徴と使用方法を例を交えて紹介し、ノイズ除去とエッジ保存のバランスを取る方法を説明します。
ipywidgets [ipywidgets] 1. interactによる画像の２値化
Jupyter Notebookのipywidgetsモジュールにあるinteract機能を使って画像の二値化処理をリアルタイムで調整する方法を解説。ヒストグラム上でしきい値を動かしながら最適な二値化像を得るテクニックを紹介します。
matplotlib [matplotlib] 38. widgets.Sliderによる画像の２値化
matplotlibのwidgets.Sliderを使って画像の2値化処理をインタラクティブに行う方法を解説。ヒストグラム上でしきい値を動的に調整し、リアルタイムで2値化結果を確認する手法を紹介します。Pythonでの画像処理に役立つテクニックです。
python [scikit-image] 34. 逆畳み込みによる劣化画像の鮮明化(skimage.restoration unsupervised_wiener)
scikit-imageのunsupervised_wiener関数を使用して、畳み込みとノイズにより劣化した画像を復元する方法を解説します。scipy.signalのconvolve2dによる畳み込み処理と、skimage.restorationによる逆畳み込み処理の実装例を示し、画像鮮明化の基本テクニックを紹介します。
python [scikit-image] 33. ヒステリシスしきい値処理を使ったエッジ検出の効果的な手法
scikit-imageライブラリのapply_hysteresis_threshold関数を使用したエッジ検出手法について解説します。高しきい値と低しきい値の2段階処理により、ノイズに強く連続性のあるエッジを抽出する方法と、その実装方法、パラメータ調整のコツを紹介します。
python [scikit-image] 32. 相互相関によりノイズを加えた画像のシフト量を求める(skimage.feature masked_register_translation)
scikit-imageライブラリのmasked_register_translation関数を使用して、ノイズが加わった画像間のシフト量を相互相関により正確に計算する方法を解説します。マスク処理によりノイズの影響を軽減する技術について詳しく説明しています。
python [scikit-image] 31. 位相相関から画像間のシフト量を求める(skimage.feature register_translation)
scikit-imageライブラリのregister_translation関数を使用して画像間のシフト量を測定する方法を解説。位相相関法の原理から実装方法、実際の応用例まで、Pythonによる画像処理技術を紹介します。