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[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技術を活用して動画内の物体追跡を行い、対象物のジャンプ回数を自動計測する方法を解説。matplotlibのFuncAnimationによる結果の可視化方法も紹介しています。
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[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。
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[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とscikit-imageのテンプレートマッチングを組み合わせて物体追跡アニメーションを作成する方法を解説。Pythonによる画像処理の実践的な応用例を示しています。
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[scikit-image] 65. 画像比較 – compare_images関数の使い方と応用例

scikit-imageライブラリのcompare_images関数を使用して、2つの画像を様々な方法(差分、クロス相関、チェッカーボードなど)で比較する方法を解説。画像処理や画像分析におけるイメージ比較技術について詳しく説明しています。
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[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。
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[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。
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[scikit-image] 62. 隣接領域グラフ(RAG)による色が似ている領域の結合(skimage.feature graph merge_hierarchical)

scikit-imageライブラリのskimage.feature graphモジュールのmerge_hierarchical関数を使用して、画像の隣接領域グラフ(RAG)を構築し、色の類似した領域を効率的に結合する方法について解説します。
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[scikit-image] 61. 画像の一部分を低解像度(ぼかし)にする(skimage.transform pyramid_gaussian, rescale)

はじめにskimage.transform のpyramid_gaussian, rescaleを用いて、画像の一部分を低解像度(ぼかし加工)化する方法について説明する。コード解説モジュールのインポート画像の読み込みパロディア属の紅小町を用...