python [scikit-image] 108. マキシマムフィルタによる高輝度部分の強調(skiamge.filters.rank.maximum)
scikit-image のマキシマムフィルタを用いて画像の高輝度部分を強調する方法を解説。フィルタの基本原理から実装例、パラメータ調整のコツまで、画像処理初心者にもわかりやすく説明しています。
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matplotlib [scikit-image] 106. scikit-imageで作成する自然な印鑑画像
scikit-imageを使って印鑑画像を生成する方法を解説。filters.gaussianでにじみ効果を加え、transform.rotateで角度をつけ、ノイズ処理でかすれを表現。本物のような質感を持つデジタル印鑑の作り方をPythonコードで紹介します。
matplotlib [scikit-image] 97. 適応的しきい値処理による画像の2値化(skimage.filters threshold_local)
適応的しきい値処理を使用して画像を2値化する方法をscikit-imageのthreshold_local関数で解説します。局所的な領域ごとに最適なしきい値を自動計算し、照明条件が不均一な画像でも効果的に2値化できる手法です。
matplotlib [scikit-image] 96. 大津の適応的しきい値処理による画像の2値化(skimage.filters rank.otsu)
scikit-imageライブラリのrank.otsu関数を使った大津の適応的しきい値処理について解説。局所領域ごとに最適なしきい値を自動計算し、照明条件が不均一な画像でも効果的に2値化できる手法を実装例とともに紹介します。
matplotlib Animation [matplotlib animation] 79. flood_fillのtolerance変化アニメーション(skimage.segmentation.flood_fill)
scikit-imageのflood_fillアルゴリズムのtoleranceパラメータ変化による画像セグメンテーション効果をmatplotlibのFuncAnimationを使って可視化する方法を解説した記事です。画像処理の基本アルゴリズムの動作を視覚的に理解できます。
python [scikit-image] 83. flood_fillによる特定の領域の塗りつぶし(skimage.segmentation.flood_fill)
scikit-imageライブラリのflood_fill関数を使用して画像の特定領域を塗りつぶす方法を解説します。基本的な使い方、パラメータの設定、実践的な応用例を含め、効果的な画像セグメンテーション技術を学ぶことができます。