ipywidgets [matplotlib] 62. mpl_connect(‘button_press_event’, onclick)により、画像上でクリックした2点間のプロファイルを表示
matplotlibのイベント処理機能を使って画像上の2点をクリックし、その間のプロファイルをskimageのprofile_line関数で取得して可視化する方法を解説。インタラクティブなデータ分析のための実践的なPythonコード例を提供しています。
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ipywidgets [ipywidgets] 18. 画像上でクリックした点の座標をTextareaに表示(mpl_connect(‘button_press_event’, onclick))
Jupyter NotebookでMatplotlibの画像上でクリックした座標をipywidgetsのTextareaに表示する方法を解説。mpl_connectと'button_press_event'を使ったインタラクティブな座標取得の実装例を紹介します。
ipywidgets [ipywidgets] 17. tabで複数のwidgetsを整理して表示
Jupyter Notebookのipywidgetsを使用して、複数のウィジェットをタブで整理表示する方法を解説。profile_line機能と表示範囲調整機能を例に、効率的な対話型インターフェースの構築方法を紹介します。
ipywidgets [ipywidgets] 16. 画像の強度プロファイル分析：IntSliderとprofile_lineで対話的に可視化する方法
Jupyter NotebookでipywidgetsのIntSliderを使い、scikit-image measureのprofile_line関数を活用して、画像上の任意の位置における強度プロファイルを対話的に取得・表示する方法を解説します。
matplotlib Animation [matplotlib animation] 75. テンプレートマッチングによる物体追跡でジャンプした回数を計測
scikit-imageのテンプレートマッチング技術を活用して動画内の物体追跡を行い、対象物のジャンプ回数を自動計測する方法を解説。matplotlibのFuncAnimationによる結果の可視化方法も紹介しています。
python [scikit-image] 71. 画像の強度プロファイルを任意の範囲で表示(skimage.measure profile_line)
scikit-imageのprofile_line関数を使用して、画像上の任意の2点間の強度プロファイル（輝度変化）を可視化する方法について解説します。画像処理における信号強度の分析や特徴抽出に役立つ手法です。
python [scikit-image] 70. CenSurE検出器による特徴点検出(skimage.feature CENSURE)
scikit-imageライブラリのCENSURE検出器を使った特徴点検出方法について解説します。基本的な使い方からパラメータ調整まで、Pythonコードと実例を交えて詳しく説明しています。
python [scikit-image] 69. 全体的に欠損した画像を修復(skimage.restoration inpaint_biharmonic)
scikit-imageライブラリのrestoration inpaint_biharmonic関数を使用して、画像内に散在する欠損を効果的に修復する方法を解説します。マスク指定による欠損領域の特定方法やパラメータ調整のコツを含め、画像修復の実践的なアプローチを紹介しています。