[ipywidgets] 1. interactによる画像の２値化

はじめに
コード
解説
スライダーを動かしたときの変化
参考

はじめに

jupyter notebookでは対話的にパラメータを調整できる機能(ipywidgets)がある。ここでは、その機能の一つであるinteractにより、ヒストグラム上でしきい値を動かし、2値化像を変化させる方法について説明する。

コード

	%matplotlib notebook
	import numpy as np
	import matplotlib.pyplot as plt
	from ipywidgets import interact

	delta = 0.08
	x = y = np.arange(-4.0, 4.0, delta)
	X, Y = np.meshgrid(x, y)
	Z1 = np.exp(-X2 - Y2)
	Z2 = np.exp(-(X - 1)2 - (Y - 1)2)
	Z3 = np.exp(-(X + 1)2 - (Y + 1)2)
	Z = (Z1 - Z2 - Z3) * 2

	vmax=abs(Z).max()
	vmin=-abs(Z).max()
	ini = (vmax+vmin)/2

	fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
	hist = ax2.hist(Z.ravel(),bins=100, range=(vmin, vmax), fc='green',alpha=0.5)
	l, = ax2.plot((ini,ini),(0,5000),'k-')

	def f(x):
	binarized = Z>x
	ax1.cla()
	ax1.imshow(binarized, interpolation='None',origin='lower', extent=[-4, 4, -4, 4])
	l.set_xdata((x,x))

	interact(f, x=(vmin,vmax))

view raw interact_binarize.py hosted with ❤ by GitHub

解説

モジュールのインポート


    
      
        
  
    
    

        


  


  
        
          
          %matplotlib notebook
        
        
          
          import numpy as np
        
        
          
          import matplotlib.pyplot as plt
        
        
          
          from ipywidgets import interact
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
  



    

  


      
      
        view raw
        
          interact_binarize.py
        
        hosted with ❤ by GitHub

データの生成


    
      
        
  
    
    

        


  


  
        
        
        
        
        
        
          
          delta = 0.08
        
        
          
          x = y = np.arange(-4.0, 4.0, delta)
        
        
          
          X, Y = np.meshgrid(x, y)
        
        
          
          Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
        
        
          
          Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
        
        
          
          Z3 = np.exp(-(X + 1)**2 - (Y + 1)**2)
        
        
          
          Z = (Z1 - Z2 - Z3) * 2
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
  



    

  


      
      
        view raw
        
          interact_binarize.py
        
        hosted with ❤ by GitHub

2値化に用いる画像

この画像を2値化する。この画像はmatplotlibのSliderで用いた画像と同じとなっている。

[matplotlib] 38. widgets.Sliderによる画像の２値化

matplotlibではインタラクティブにパラメータを調整できる機能がある。ここでは、その機能の一つであるwidgets.Sliderにより、ヒストグラム上でしきい値を動かし、2値化像を変化させる方法について説明する。

ヒストグラムの設定


    
      
        
  
    
    

        


  


  
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
          
          vmax=abs(Z).max()
        
        
          
          vmin=-abs(Z).max()
        
        
          
          ini = (vmax+vmin)/2
        
        
          
          

        
        
          
          fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
        
        
          
          hist = ax2.hist(Z.ravel(),bins=100, range=(vmin, vmax), fc='green',alpha=0.5)
        
        
          
          l, = ax2.plot((ini,ini),(0,5000),'k-')
        
        
        
        
        
        
        
        
        
  



    

  


      
      
        view raw
        
          interact_binarize.py
        
        hosted with ❤ by GitHub

plt.subplots(1, 2)とすることで横に並んだ図を作成し、左の図であるax1に2値化像、右の図のax2にヒストグラムを表示する。ヒストグラムはax.hist()で作成した。

l, = ax2.plot((ini,ini),(0,5000),’k-‘)によって、ヒストグラム上にしきい値の値を示す垂線を表示する。

interactの設定


    
      
        
  
    
    

        


  


  
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
          
          def f(x):
        
        
          
              binarized = Z>x
        
        
          
              ax1.cla()
        
        
          
              ax1.imshow(binarized, interpolation='None',origin='lower', extent=[-4, 4, -4, 4])
        
        
          
              l.set_xdata((x,x))
        
        
        
  



    

  


      
      
        view raw
        
          interact_binarize.py
        
        hosted with ❤ by GitHub

2値化はbinarized = Z>xで行う。これでxより大きい要素がTrueとなってそれ以外の要素はFalseとなる。
ax1.imshow(binarized, interpolation=’None’,origin=’lower’, extent=[-4, 4, -4, 4])により2値化像を表示する。
l.set_xdata((x,x))　により、しきい値を示す垂線を移動する。

interactの適用


    
      
        
  
    
    

        


  


  
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
          
          interact(f, x=(vmin,vmax))
        
  



    

  


      
      
        view raw
        
          interact_binarize.py
        
        hosted with ❤ by GitHub

interact(f, x=(vmin,vmax))により、関数f(x) のxの値をvminからvmaxの間で変化させることができるスライダーが出現して、スライダーで値を設定するごとに関数f(x)が実行される。

スライダーを動かしたときの変化

コードをダウンロード(.pyファイル)

コードをダウンロード(.ipynbファイル)

参考

jupyter notebook で ipywidgets を使ってインタラクティブにパラメータを操作してついでに画像処理もしてみる - Qiita

matplotlib とかで jupyter notebook に関数のグラフをプロットするのはいいけど値を変更して試行錯誤するたびにいちいち Ctrl + Enter とかするのがちとめんどくさい。最近流行りのリアクティブ（もう古い？）的...

Using Interact — Jupyter Widgets 8.1.5 documentation