[SciPy] 4. ndimageのガウシアンフィルタ, sobelフィルタ

python
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SciPy, ndimageのfilters.gaussian_filter, filters.sobelの使い方

コード & 解説

モジュールのインポート

画像の読み込み

RGBカラー画像へのガウシアンフィルタ

for文でim[:,:,i]のiを0,1,2(R, G, B)と変化させ、それぞれにfilters.gaussian_filter(im[:,:,i],5)でガウシアンフィルタをかける。5は標準偏差でこの値が大きいほど、より画像がぼやける。

np.unit8()で、8ビットの符号なし整数にデータ型を変換。

画像の微分

sobelフィルタ

sobelフィルタは主に、輪郭を検出するための空間フィルタとして用いられる。

sobelフィルタをかけるには、filters.sobel(im, 1, imx)のように、一つ目の引数に配列化した画像ファイル、2つ目の引数にフィルタを掛ける方向(1でx方向、0でy方向),3つ目に出力先を指定する。

gradientは勾配の大きさであり、明度の変化が大きいところが強調される。

ガウシアンフィルタによる微分

ガウシアンフィルタによる微分は、sobelフィルタと比較して、ノイズの影響を受けにくい。

ガウシアン微分は、filters.gaussian_filterにより行う。第一引数に画像データ、第2引数に(x,y)の標準偏差、第3引数に微分する方向を指定する。(0,1)はx方向、(1,0)はy方向となる。最後に出力先を指定する。

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takeshi-a/pcv_note
Notes of "Programming Computer Vision with Python" with Jupyter Notebook in Python 3.x - takeshi-a/pcv_note
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pythonSciPy画像処理
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