ipywidgets [ipywidgets] 4. interactで画像の非線形変換(渦巻き:transform.swirl)
Jupyter NotebookのipywidgetsのinteractとIntSliderを使用して、scikit-imageのtransform.swirl関数による画像の渦巻き状非線形変換のパラメータをリアルタイムで調整する方法を解説した記事です。対話的な画像処理の実装例として参考になります。
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python [scikit-image] 37. 画像の欠損部分を修復(skimage.restoration inpaint)
scikit-imageライブラリのrestoration.inpaint関数を使って画像の欠損部分を修復する方法を解説します。マスク画像の作成方法、修復アルゴリズムの選択、実践的な例を通じて画像修復の基本を学びましょう。
python [scikit-image] 36. アンシャープマスク処理による画像の鮮明化(skimage.filters unsharp_mask)
scikit-imageライブラリのunsharp_mask関数を使用した画像鮮明化手法について解説します。アンシャープマスク処理の原理、実装方法、各パラメータの効果を具体的なコード例とともに紹介し、画像処理技術の理解を深めます。
matplotlib Animation [matplotlib animation] 50. rank.mean_bilateralを用いた平均化する領域が変化していくアニメーション
Matplotlibを使用してskimage.rank.mean_bilateralのs0, s1パラメータが変化するアニメーションを作成する方法を解説。bilateral filterの効果を視覚的に表現し、画像処理の理解を深めるための実践的なチュートリアル。
python [scikit-image] 35. 平均化フィルタによる画像の平滑化(skimage.rank mean, mean_percentile, mean_percentile)
scikit-imageのrankモジュールを使った画像平滑化手法について解説します。mean、mean_percentile、mean_bilateralといった平均化フィルタの特徴と使用方法を例を交えて紹介し、ノイズ除去とエッジ保存のバランスを取る方法を説明します。
python [scikit-image] 34. 逆畳み込みによる劣化画像の鮮明化(skimage.restoration unsupervised_wiener)
scikit-imageのunsupervised_wiener関数を使用して、畳み込みとノイズにより劣化した画像を復元する方法を解説します。scipy.signalのconvolve2dによる畳み込み処理と、skimage.restorationによる逆畳み込み処理の実装例を示し、画像鮮明化の基本テクニックを紹介します。
python [scikit-image] 33. ヒステリシスしきい値処理を使ったエッジ検出の効果的な手法
scikit-imageライブラリのapply_hysteresis_threshold関数を使用したエッジ検出手法について解説します。高しきい値と低しきい値の2段階処理により、ノイズに強く連続性のあるエッジを抽出する方法と、その実装方法、パラメータ調整のコツを紹介します。
python [scikit-image] 32. 相互相関によりノイズを加えた画像のシフト量を求める(skimage.feature masked_register_translation)
scikit-imageライブラリのmasked_register_translation関数を使用して、ノイズが加わった画像間のシフト量を相互相関により正確に計算する方法を解説します。マスク処理によりノイズの影響を軽減する技術について詳しく説明しています。