[ipywidgets] 4. interactで画像の非線形変換(渦巻き:transform.swirl)

はじめに

Jupyter Notebookには、ipywidgetsという対話的にパラメータを調整できる機能があります。この記事では、ipywidgetsのinteractとIntSliderを使って、scikit-imageのtransform.swirl関数を用いた画像の渦巻き状非線形変換のパラメータをリアルタイムで調整する方法を解説します。これにより、画像処理の効果を視覚的に確認しながら最適なパラメータを見つけることができます。skimage,transform.swirlについては下記で解説しました。

[scikit-image] 24. 画像の非線形変換(渦巻き模様:transform.swirl)

scikit-imageのtransform.swirl関数を使った画像の渦巻き変換について解説します。基本的な使い方からパラメータ調整まで、Pythonでの実装例を交えて非線形画像変換の方法を紹介しています。

sabopy.com

2019.06.14

コード

解説

モジュールのインポート

画像の読み込み

ipywidgetsの設定

IntSliderのパラメータでは、minは選択可能な最小値、maxは最大値、stepは変化の単位、valueは初期値を指定します。

ipywidgetsを適用した図の表示

@interact(strength=strength, radius=radius)を使用して、ipywidgetsで変更するパラメータを有効にします。スライダーでパラメータの値を調整するたびに、plot(strength, radius)関数が実行されます。swirl()関数の詳細については、以下で解説しています。

[scikit-image] 24. 画像の非線形変換(渦巻き模様:transform.swirl)

scikit-imageのtransform.swirl関数を使った画像の渦巻き変換について解説します。基本的な使い方からパラメータ調整まで、Pythonでの実装例を交えて非線形画像変換の方法を紹介しています。

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2019.06.14

パラメータを調整したときの図の変化

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まとめ

ipywidgetsのinteract機能とIntSliderを使うことで、scikit-imageのtransform.swirl関数のパラメータをスライダーで調整しながら、渦巻き状の非線形変換の効果をリアルタイムで確認できます。この方法は画像処理のパラメータ調整を効率的に行うための強力なツールとなり、直感的な操作で最適な変換結果を得ることができます。

参考

Swirl — skimage 0.26.0rc0.dev0 documentation

scikit-image.org

https://kivantium.net/python-ipywidgets

kivantium.net