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)
scikit-imageライブラリを使って画像の一部分だけを低解像度化（ぼかし加工）する方法を解説しています。pyramid_gaussian関数とrescale関数を用いた実装例とともに、画像処理における部分的なぼかし効果の応用方法を紹介します。
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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)
scikit-imageライブラリを使用して画像の特定部分をモザイク化（低解像度化）する方法を解説します。pyramid_gaussianとrescale関数を活用したダウンサンプリングとアップサンプリングの手法により、プライバシー保護や視覚効果のための画像処理テクニックを学べます。
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)
scikit-imageライブラリを使用したグレースケール画像からのブロブ（白い塊）検出方法を解説。Difference of Gaussian、Laplacian of Gaussian、Determinant of Hessianの3つのアルゴリズムの実装と比較を行い、効果的な画像解析手法を紹介します。
matplotlib Animation [matplotlibで錯視] 8. エビングハウス錯視のアニメーション
エビングハウス錯視（同じ大きさの円が周囲の円のサイズによって異なって見える現象）をmatplotlibを使用してアニメーション化する方法を解説した記事。視覚的錯覚の原理と実装方法を詳細に説明しています。
NumPy [NumPy] 11. NumPy配列におけるNaNの様々な処理方法
NumPy配列のNaN値（欠損値）を検出、置換、削除する方法について解説します。データ分析時に必要なNaN処理の基本的なテクニックから応用まで網羅的に紹介します。
matplotlib [matplotlib] 55. Colorbarの目盛りとラベルを設定する方法
matplotlibでColorbarに任意の目盛りとラベルを設定する方法を解説。データ可視化をカスタマイズして、より直感的で分かりやすいグラフを作成するためのテクニックを紹介します。
matplotlib [matplotlib] 54. ConciseDateFormatterで時系列グラフの軸ラベルをシンプルにする方法
matplotlibのConciseDateFormatterを使用して時系列グラフの日付ラベルを簡潔に表示する方法を解説。データ可視化の効率を高め、読みやすいグラフを作成するためのテクニックを紹介します。
matplotlib Animation [matplotlib animation] 67. 2次元ランダムウォークのヒートマップアニメーション
matplotlibのFuncAnimationを使用して2次元ランダムウォークとそのヒートマップのアニメーションを生成・表示する方法を解説。時間経過とともに変化する粒子の動きを視覚化し、分布の変化をヒートマップで表現する実装例を紹介。