python [scikit-image] 60. 画像の一部分を低解像度(モザイク)にする(skimage.transform pyramid_gaussian, rescale)
skimage.transform のpyramid_gaussian, rescaleを用いて、画像の一部分を低解像度(モザイク)化する方法について説明する。
skimage
python 
python [scikit-image] 59. グレースケール画像の中から白い塊(ブロブ)を検出する(skimage.feature blob_dog, blob_log, blob_doh)
blob_dog, blob_log, blob_dohなどを用いて、グレースケール画像の中から白い塊(ブロブ)を検出する方法について説明する。
python [scikit-image] 58. 日本地図を都道府県で分割(skimage.morphology opening, measure.label, filters.sobel)
画像の輪郭をsobelフィルタにより抽出し、抽出した輪郭ごとにラベリングする方法について、都道府県の境界が表示された日本地図のイラストを例として、説明する。
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。
python [scikit-image] 56. Watershedセグメンテーション(skimage.morphology watershed)
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技術について解説。重なり合った円を個別に識別する方法を具体例とともに紹介し、画像処理における物体分離手法を学ぶ。
python [scikit-image] 55. ランダムウォーカーセグメンテーション(skimage.segmentation random_walker)
skimage.segmentationのrandom_walkerによって、ランダムウォーカーアルゴリズムを使い画像をセグメント化した例について説明する。
python [scikit-image] 54. ラベリングした領域のサイズ、角度、重心などの測定(skimage.measure regionprops)
scikit-imageのregionprops関数を使用してラベリングされた画像領域の特性（サイズ、角度、重心など）を測定する方法を解説します。基本的な使い方、測定可能な特性、実践例を通じて画像解析の重要なテクニックを紹介しています。
python [scikit-image] 53. 画像ラベリング：閾値処理と形態学的操作を用いた対象物の識別
scikit-imageライブラリを使用した画像のラベリング技術について解説。threshold_otsuによる二値化やmorphologyの操作を通じて、画像内の対象物を識別・ラベル付けする方法を、サンプルコードと実行例で詳しく説明します。