matplotlib [matplotlib] 43. 画像を2n×2nに分割して表示
画像を2x2,4x4や8x8に分割して表示する方法について説明する。
python
matplotlib 
python [scikit-image] 55. ランダムウォーカーセグメンテーション(skimage.segmentation random_walker)
skimage.segmentationのrandom_walkerによって、ランダムウォーカーアルゴリズムを使い画像をセグメント化した例について説明する。
python [scikit-image] 54. ラベリングした領域のサイズ、角度、重心などの測定(skimage.measure regionprops)
skimage.measureのregionpropsによって、ラベリングした領域の性質を取得する方法について説明する。
python [scikit-image] 53. 画像のラベリング(skimage.measure labelなど)
skimage.filtersのthreshold_otsu、morphologyのopening, closingなどによって、画像中の対象物をラベリングする方法について説明する。
python [scikit-image] 52. 適応的しきい値処理による画像のバイナリ変換(skimage.filters threshold_niblack, threshold_sauvola)
skimage.filtersのhreshold_niblack, threshold_sauvolaによって、適応的しきい値処理でバイナリ画像を生成する方法について説明する。
python [scikit-image] 51. 画像の局所的な極大値を検出(skimage.feature peak_local_max)
skimage.featureのpeak_local_maxによる画像中の局所的な極大値を検出する方法について説明する。
python [scikit-image] 50. しきい値処理でグレースケール画像をバイナリ画像に変換
skimage.filtersのthreshold_otsuによるしきい値処理について説明する。
python [scikit-image] 49. show_rag (skimage.future graph)で領域隣接グラフ(RAG)の表示
skimage.future graphのshow_ragにより、領域隣接グラフを表示する例について説明する。