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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python [scikit-image] 69. 全体的に欠損した画像を修復(skimage.restoration inpaint_biharmonic)
scikit-imageライブラリのrestoration inpaint_biharmonic関数を使用して、画像内に散在する欠損を効果的に修復する方法を解説します。マスク指定による欠損領域の特定方法やパラメータ調整のコツを含め、画像修復の実践的なアプローチを紹介しています。
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。
python [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。
python [scikit-image] 64. 画像の切り取り(skimage.util crop)
scikit-imageライブラリのcrop関数を使用して画像をトリミングする方法を解説します。基本的な使い方から応用例まで、Pythonコードとともに画像切り取りの実装方法を紹介しています。
python [scikit-image] 63. 大津の方法による画像の3値化(skimage.filters threshold_multiotsu)
scikit-imageライブラリのthreshold_multotsu関数を使った画像の3値化について解説します。大津の方法の拡張であるMulti-Otsu法を用いて、画像を背景・中間領域・前景の3つに分類する方法と実装例を紹介します。
python [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。
python [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)
scikit-imageライブラリを使って画像の一部分だけを低解像度化（ぼかし加工）する方法を解説しています。pyramid_gaussian関数とrescale関数を用いた実装例とともに、画像処理における部分的なぼかし効果の応用方法を紹介します。