はじめに
Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの２次元データ版のような感じとなっている。ここでは、RGB画像またはグレースケール画像を表示することのできるimgplotについて説明する。
コード&解説
インストール
condaの方は
conda install -c conda-forge seaborn-imagepipの方は
pip install -U seaborn-imageでインストールできる。
モジュールのインポート
seaborn_image は isnsとして読み込む。
バージョン
全体の設定
isns.set_context(“talk”)でフォントサイズなどを変える。種類は ‘paper’, ‘notebook’, ‘presentation’, ‘talk’ and ‘poster’の5種ある。
isns.set_image(origin=”upper”)でデフォルトの画像の原点の設定をupperにする。
データの読み込み
サボテンのすみれ丸の画像を読み込む。以下の画像を用いた。
グレースケール画像の作成
skimage.color の rgb2grayで、RGB画像をグレースケール画像に変換したものを作成しておく。
RGB画像の表示
isns.imgplot(img,ax=ax)だけで下の画像が表示できる。
グレースケール画像の表示
グレースケール画像を表示すると、カラーバーも表示される。
カラーバーの向き
orientation=’h’で横方向カラーバーにすることができる。
ログスケールカラーバー
cbar_log =Trueでログスケールのカラーバーとなる。
カラーバーのラベル
カラーバーのラベルは、cbar_labelで設定できる。
カラーバーの目盛り
cbar_ticksにリストをセットすることで、目盛りの設定を変えることができる。
画像の周囲の目盛り
showticksで画像の周囲に目盛りを表示できる。
画像の枠を非表示
despine=Falseで枠を非表示にできる。
カラーバーの枠も非表示となる。
grayによるRGB画像のグレースケール化
RGB画像であっても、gray=Trueとすればグレースケール画像として表示でき、cmapで任意のカラーマップを選択することができる。しかし、カラーバーは表示されない。
カラーマップ
グレースケール画像であれば、cmapで指定した色で画像とカラーバーが表示される。
vmin、vmaxによる表示範囲の設定
vminで表示範囲の最低値、vmaxで表示範囲の最高値を指定できる。
透明度の設定
透明度はalphaで設定できる。
パーセンタイルで表示範囲を設定
robust=Trueとperc=(10,90)のようにすることで、パーセンタイルで表示範囲を設定できる。
scale barの表示
dx,units,dimensionを設定することでスケールバーを表示できる。
dxは1画素あたりのサイズ、
unitsは単位、
demensionは”si”とすることで、km, m, cmのように表示されるようになる。
画像の統計的情報の表示
describe=Trueで画像の表示とともに、画像データの統計的な情報が得られる。
参考
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