matplotlib [matplotlib] 40. 等高線、カラーマップにおけるログスケールのカラーバー
matplotlib の等高線図とカラーマップでログスケールのカラーバーを表示する方法を解説。データの広い範囲を効果的に可視化したい場合に適した技術で、LogNorm の使い方や実装例を紹介しています。
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python [scikit-image] 37. 画像の欠損部分を修復(skimage.restoration inpaint)
ここでは、skimage restoration inpaintにより画像の欠損部分を修復する例について説明する。
python [scikit-image] 36. アンシャープマスク処理による画像の鮮明化(skimage.filters unsharp_mask)
ここでは、skimage filters unsharp_maskにより画像を鮮明化する例について説明する。
matplotlib Animation [matplotlib animation] 50. rank.mean_bilateralを用いた平均化する領域が変化していくアニメーション
Matplotlibを使用してskimage.rank.mean_bilateralのs0, s1パラメータが変化するアニメーションを作成する方法を解説。bilateral filterの効果を視覚的に表現し、画像処理の理解を深めるための実践的なチュートリアル。
python [scikit-image] 35. 平均化フィルタによる画像の平滑化(skimage.rank mean, mean_percentile, mean_percentile)
ここでは、skimage rank mean, mean_percentile, mean_percentileにより画像に平均化フィルタを適用した例について説明する。
ipywidgets [ipywidgets] 1. interactによる画像の２値化
Jupyter Notebookのipywidgetsモジュールにあるinteract機能を使って画像の二値化処理をリアルタイムで調整する方法を解説。ヒストグラム上でしきい値を動かしながら最適な二値化像を得るテクニックを紹介します。
matplotlib [matplotlib] 38. widgets.Sliderによる画像の２値化
matplotlibのwidgets.Sliderを使って画像の2値化処理をインタラクティブに行う方法を解説。ヒストグラム上でしきい値を動的に調整し、リアルタイムで2値化結果を確認する手法を紹介します。Pythonでの画像処理に役立つテクニックです。
matplotlib [matplotlib] 37. widgets.Sliderによる円の半径と位置の調整
matplotlibのwidgets.Sliderを使ってインタラクティブに円の半径と位置を調整する方法を解説。スライダーを動かすことでリアルタイムにグラフ上の円の大きさや位置が変化する実装方法を詳細に紹介しています。