matplotlib 3D [matplotlib animation] 71. 3D heartbeatアニメーション
matplotlibのFuncAnimationとmplot3dを使って3Dハートの鼓動アニメーションを作成する方法を解説します。Pythonでの視覚的効果を高めるためのアニメーション技術の実践例として、立体的なハート形状の拍動表現を実装します。
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matplotlib 3D 
python [scikit-image] 66. レベルセット法による画像のセグメンテーション(skimage.segmentation chan_vese)
scikit-imageライブラリを用いたChan-Veseアルゴリズムによる画像セグメンテーションの実装方法を解説。レベルセット法の理論から実践的なコード例、パラメータ調整のポイントまで、画像処理技術の応用に役立つ情報を提供します。
python [scikit-image] 65. 画像比較 – compare_images関数の使い方と応用例
scikit-imageライブラリのcompare_images関数を使用して、2つの画像を様々な方法（差分、クロス相関、チェッカーボードなど）で比較する方法を解説。画像処理や画像分析におけるイメージ比較技術について詳しく説明しています。
python [scikit-image] 64. 画像の切り取り(skimage.util crop)
scikit-imageライブラリのcrop関数を使用して画像をトリミングする方法を解説します。基本的な使い方から応用例まで、Pythonコードとともに画像切り取りの実装方法を紹介しています。
ipywidgets [ipywidgets] 14. RadioButtonsで図のマーカーの色を選択する
jupyter notebookの対話的にパラメータを選択できる機能(ipywidgets RadioButtons)で、図のマーカーの色をインタラクティブに選択する方法について説明する。
ipywidgets [ipywidgets] 13. Dropdownで図のマーカーの色を選択する
jupyter notebookの対話的にパラメータを選択できる機能(ipywidgets Dropdown)で、図のマーカーの色をインタラクティブに選択する方法について説明する。
ipywidgets [ipywidgets] 12. ColorPickerで図のマーカーの色を選択する
JupyterNotebookでipywidgetsのColorPickerウィジェットを使って、matplotlib図表のマーカー色を対話的に変更する方法を解説。コード例と実装手順で、データ可視化をよりダイナミックに行う技術を紹介します。
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。