matplotlib Animation [matplotlib animation] 55. 3Dグラフ上での点と線のアニメーション
Matplotlibとmplot3dモジュールを使用した3次元グラフ上での点と線のアニメーション作成方法を解説。Pythonによる動的な3Dデータ可視化の実装例とコードサンプルを提供しています。
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matplotlib [matplotlib] 43. 画像を2n×2nに分割して表示
Matplotlibを使って画像を2×2、4×4、8×8など均等に分割表示する方法を解説。subplotsの使い方から複数画像の効率的な表示方法まで、Pythonでの画像処理に役立つテクニックを紹介します。
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)
scikit-imageライブラリのrandom_walker関数を使用したランダムウォーカーセグメンテーションの実装方法と応用例を解説します。確率的なアプローチによる画像の領域分割手法の基本原理から実践的な使用方法までを網羅します。
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)
scikit-imageのregionprops関数を使用してラベリングされた画像領域の特性（サイズ、角度、重心など）を測定する方法を解説します。基本的な使い方、測定可能な特性、実践例を通じて画像解析の重要なテクニックを紹介しています。
python [scikit-image] 53. 画像ラベリング：閾値処理と形態学的操作を用いた対象物の識別
scikit-imageライブラリを使用した画像のラベリング技術について解説。threshold_otsuによる二値化やmorphologyの操作を通じて、画像内の対象物を識別・ラベル付けする方法を、サンプルコードと実行例で詳しく説明します。
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：threshold_niblackとthreshold_sauvola
scikit-imageライブラリのthreshold_niblackとthreshold_sauvolaを使った適応的しきい値処理について学び、照明条件が不均一な画像や複雑な背景を持つ画像の二値化処理を実装する方法を解説します。
python [scikit-image] 51. 画像の局所的な極大値を検出(skimage.feature peak_local_max)
scikit-imageのpeak_local_max関数を使った画像内の局所的極大値（ピーク）検出技術の解説。パラメータ設定、前処理手法、応用例を含む実践的なガイドで、効率的な画像解析を実現するための知識を提供します。
python [scikit-image] 50. グレースケール画像のしきい値処理によるバイナリ変換(2値化)
グレースケール画像を二値化するしきい値処理の方法をscikit-imageを使って解説。Otsuのアルゴリズムを活用した自動しきい値決定や、さまざまな閾値設定手法について実践的なPythonコード例と共に紹介します。