はじめに
skimage.filters.windowで画像に適用可能な窓関数を生成することができる。画像に窓関数をかける処理は画像のフーリエ変換で必要不可欠な前処理といっても過言ではない。ここではscikit-imageで利用可能な窓関数を画像に適用した例について説明する。
解説
モジュールのインポートなど
バージョン
画像の読み込み,グレースケール変換
下記サイトの画像をrgba2rgbでRGBA配列からRGB配列にし、rgb2grayでグレースケールにした後にimg_as_floatでfloat形式(0.0-1.0)に変換する。
![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhsDFEsx0C_ayXPdJfxBTQWMhBV4g06L-sIbgSBAmrIo_0MPR6nTFV2nOoQAm6lNvwkIU9OhLiPVQll5K5HazFXOe0C3jrT6aN5v-RR-3KwDyyIs0FEfJ9d7pwYJa3TJGraiKS9pLfhVkHK/s400/ofuro_sauna_tonttu_character.png)
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画像に窓関数をかける
例として、Hann windowをかける。
画像のサイズは(738, 734)となっている。
元画像と窓関数をかけた画像の表示
窓関数をかけた画像は、端部がマスクされた画像となる。このマスクされる範囲は窓関数の種類を変えることで変化する。
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2021/11/skiamge_windows_2-1.png)
その他の窓関数(パラメータ不要)
パラメータ不要で利用できる窓関数をかけた画像をそれぞれ生成する。
パラメータ不要の窓関数画像の表示
結果を表示すると以下のようになる。
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2021/11/skiamge_windows_3-1.png)
パラメータが必要な窓関数
exponential
減衰のパラメータであるtauを変化させた窓関数をかけた画像は以下のようになる。
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2021/11/skiamge_windows_4-1.png)
kaiser
形状パラメータであるbetaを変化させた窓関数をかけた画像は以下のようになる。
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2021/11/skiamge_windows_5-1.png)
gaussian
標準偏差パラメータであるstdを変化させた窓関数をかけた画像は以下のようになる。
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2021/11/skiamge_windows_6-1.png)
chebwin
減衰のパラメータであるatを変化させた窓関数をかけた画像は以下のようになる。
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2021/11/skiamge_windows_7-1.png)
参考
get_window — SciPy v1.14.0 Manual
skimage.filters — skimage 0.24.0 documentation
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