[ipywidgets] 8. IntSliderでパラメータを調整してコーナー検出

はじめに
コード
解説
min_distanceを変化させたときのコーナー点の変化
まとめ
参考

はじめに

Jupyter Notebookでは、ipywidgetsというライブラリを使うことで、インタラクティブに値を変更できるウィジェットを作成することができます。このチュートリアルでは、IntSliderウィジェットを使用して、scikit-image（skimage）のcorner_harris関数のパラメータをリアルタイムに調整し、画像中のコーナー（特徴点）を検出する方法を解説します。パラメータを変更すると即座に結果が更新されるため、最適な設定を視覚的に見つけることができます。

コード

解説

モジュールのインポート

画像データの読み込み

画像は下記サイトから取得しました。

コーヒーに砂糖を入れるイラスト

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画像の表示

c_points, で空のplotを作成して、ここにコーナーの座標データを入れて表示することになります。

ipywidgetsの設定

coordsは特定のmin_distanceにおけるコーナー点の座標として定義し、c_points.set_xdata()とc_points.set_ydata()を使って、これらのコーナー点データをプロットに表示しています。

min_distanceを変化させたときのコーナー点の変化

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まとめ

ipywidgetsのIntSliderを使うことで、画像処理のパラメータを対話的に調整できることを学びました。特にskimageのcorner_harris関数のパラメータをスライダーで変更しながらコーナー検出の結果をリアルタイムで確認できるため、最適なパラメータ設定を視覚的に見つけることができます。この手法は他の画像処理タスクにも応用可能で、実験的なアプローチで画像処理のパラメータチューニングを効率化できます。