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。
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python [scikit-image] 57. 画像の勾配を利用したWatershedセグメンテーション(skimage.morphology watershed, rank.gradient)
scikit-imageのwatershedアルゴリズムを使用した画像セグメンテーション手法について解説。画像の勾配を活用してイラストを効果的に領域分割する方法を紹介します。
matplotlib Animation [matplotlib animation] 50. rank.mean_bilateralを用いた平均化する領域が変化していくアニメーション
Matplotlibを使用してskimage.rank.mean_bilateralのs0, s1パラメータが変化するアニメーションを作成する方法を解説。bilateral filterの効果を視覚的に表現し、画像処理の理解を深めるための実践的なチュートリアル。
python [scikit-image] 35. 平均化フィルタによる画像の平滑化(skimage.rank mean, mean_percentile, mean_percentile)
scikit-imageのrankモジュールを使った画像平滑化手法について解説します。mean、mean_percentile、mean_bilateralといった平均化フィルタの特徴と使用方法を例を交えて紹介し、ノイズ除去とエッジ保存のバランスを取る方法を説明します。