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)
skimage.morphology のwatershedは、画像内の異なるオブジェクトを分離するためのアルゴリズムである。ここでは、画像の勾配を利用してwatershedアルゴリズムによりイラストをセグメント化した例について説明する。
python [scikit-image] 56. Watershedセグメンテーション(skimage.morphology watershed)
skimage.morphology のwatershedは、画像内の異なるオブジェクトを分離するためのアルゴリズムである。ここでは、watershedアルゴリズムを用いて、重なった円をそれぞれセグメント化した例について説明する。
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)
skimage.measureのregionpropsによって、ラベリングした領域の性質を取得する方法について説明する。
python [scikit-image] 53. 画像のラベリング(skimage.measure labelなど)
skimage.filtersのthreshold_otsu、morphologyのopening, closingなどによって、画像中の対象物をラベリングする方法について説明する。