matplotlib [scikit-image] 90. sobelフィルタで画像の各画素における勾配を求める
skimage.filtersのsobel,sobel_h, sobel_vを使用して、画像の各画素の勾配を求める方法について解説する。
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matplotlib [scikit-image] 88. threshold_sauvola, opening, label, regionpropsなどを駆使してサボテンの種の数を調査
skimage.filters, morphology, measureなどを使用して、サボテンの種の数を調べたのでその詳細を解説する。
python [scikit-image] 63. 大津の方法による画像の3値化(skimage.filters threshold_multiotsu)
skimage.filtersのthreshold_multiotsuを用いて、画像を3値化する方法について説明する。
python [scikit-image] 53. 画像ラベリング：閾値処理と形態学的操作を用いた対象物の識別
scikit-imageライブラリを使用した画像のラベリング技術について解説。threshold_otsuによる二値化やmorphologyの操作を通じて、画像内の対象物を識別・ラベル付けする方法を、サンプルコードと実行例で詳しく説明します。
python [scikit-image] 52. 適応的しきい値処理による画像のバイナリ変換：threshold_niblackとthreshold_sauvola
scikit-imageライブラリのthreshold_niblackとthreshold_sauvolaを使った適応的しきい値処理について学び、照明条件が不均一な画像や複雑な背景を持つ画像の二値化処理を実装する方法を解説します。
python [scikit-image] 50. グレースケール画像のしきい値処理によるバイナリ変換(2値化)
グレースケール画像を二値化するしきい値処理の方法をscikit-imageを使って解説。Otsuのアルゴリズムを活用した自動しきい値決定や、さまざまな閾値設定手法について実践的なPythonコード例と共に紹介します。
python [scikit-image] 36. アンシャープマスク処理による画像の鮮明化(skimage.filters unsharp_mask)
ここでは、skimage filters unsharp_maskにより画像を鮮明化する例について説明する。
python [scikit-image] 33. ヒステリシスしきい値処理を使ったエッジ検出の効果的な手法
scikit-imageライブラリのapply_hysteresis_threshold関数を使用したエッジ検出手法について解説します。高しきい値と低しきい値の2段階処理により、ノイズに強く連続性のあるエッジを抽出する方法と、その実装方法、パラメータ調整のコツを紹介します。