skimage

ipywidgets

[matplotlib] 62. mpl_connect(‘button_press_event’, onclick)により、画像上でクリックした2点間のプロファイルを表示

matplotlibのbutton_press_eventで取得した座標を用いて、画像上の任意の位置のプロファイルをskimageのprofile_lineで作成し、表示する方法について説明する。
ipywidgets

[ipywidgets] 16. IntSliderとprofile_lineで画像の任意の位置の強度プロファイルを取得して表示

jupyter notebookの対話的にパラメータを選択できる機能(ipywidgets IntSlider)で、scikit-image measureのprofile_lineを使って、画像の任意の位置の強度プロファイルを取得して表示する方法について説明する。
matplotlib Animation

[matplotlib animation] 75. テンプレートマッチングによる物体追跡でジャンプした回数を計測

scikit-imageのテンプレートマッチングによる物体追跡により、対象物がジャンプした回数を動画解析し、matplotlib, FuncAnimationのアニメーションで表示する。
python

[scikit-image] 69. 全体的に欠損した画像を修復(skimage.restoration inpaint_biharmonic)

scikit-imageのrestoration inpaint_biharmonicで全体的に欠損した画像を修復する方法について説明する。なお、塊上の欠損がある画像の修復については下記記事で解説した。
matplotlib Animation

[matplotlib animation] 74. テンプレートマッチングによる物体追跡アニメーション

matplotlibのFuncAnimationでscikit-imageのテンプレートマッチングで物体追跡をしたアニメーションを表示する。
python

[scikit-image] 65. 画像の比較(skimage.util compare_images)

skimage.utilのcompare_imagesを用いて、画像を様々な方法で比較した例について説明する。
python

[scikit-image] 64. 画像の切り取り(skimage.util crop)

skimage.utilのcropを用いて、画像を切り取る(トリミングする)方法について説明する。
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。