[seaborn-image] 7. ParamGridで各種フィルタのパラメータを変化させた結果をまとめて表示

はじめに
コード&解説
参考

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、各種フィルタのパラメータを変化させた結果をまとめて表示できるParamGridについて説明する。

seaborn-image: image data visualization — seaborn-image documentation

コード&解説

インストール

condaの方は

conda install -c conda-forge seaborn-image

pip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_imageで、デフォルトのカラーマップをcmap=”viridis”とし、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。rgb2grayでグレースケール画像としておく。

グレースケール画像をisnsのimgplotで表示すると以下のようになる。

ParamGrid ガウシアンフィルタ

ParamGridでcol=”sigma”, sigma=[2,3,4,5]とすることで、sigmaを2-5まで変化させた結果をまとめて表示可能となっている。col_wrap=2とすることで2列で表示できる。

uniformフィルタ

平均フィルタのsizeを変化させた場合も、ガウシアンフィルタと同様にできる。

diff_of_gaussians

diff_of_gaussians(バンドパスフィルタ)の場合、colに”low_sigma”rowに”high_sigma”を設定し、low_sigma、high_sigmaでそれぞれの値をリスト形式で指定することで、結果をまとめて表示できる。

percentile

percentileフィルタの場合、percentileとsizeを変化させてParamGridを行うと以下のようになる。

コードをダウンロード(.pyファイル)

コードをダウンロード(.ipynbファイル)

参考

Amazon.co.jp

seaborn_image.ParamGrid — seaborn-image documentation