matplotlib [matplotlib animation] 106. skimage.segmentation.expand_labelsによるラベル領域の非オーバーラップ展開
scikit-imageのsegmentation.expand_labels関数を使用してラベル領域を重なり合わずに拡大し、その過程をmatplotlibのFuncAnimationでアニメーション化する方法を解説します。画像セグメンテーションの視覚化に役立つテクニックを紹介。
threshold_otsu
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jupyter notebook, lab [matplotlib] 113. ラベル画像のクリックイベントでラベルと元画像を拡大して表示
matplotlibとskimageを使用して、ラベル画像のクリックイベントを実装し、選択したラベルと元画像を拡大表示する方法を解説。画像処理やラベリング結果の詳細確認に役立つPythonコードと実装手順を提供します。
jupyter notebook, lab [matplotlib] 112. クリックイベントでラベル画像のregionprops情報を表示
matplotlibとscikit-imageを組み合わせ、ラベル画像上でクリックイベントを検出し、クリックされた領域のregionprops情報（面積、周囲長、中心座標など）を動的に表示する実装方法を解説しています。画像解析や対話的な画像処理アプリケーション開発に役立つテクニックです。
matplotlib [SciPy] 20. spatial.distanceのeuclideanで画像上の物体間のユークリッド距離を求める
SciPyのspatial.distanceモジュールのeuclidean関数を使用して、画像上の物体間のユークリッド距離を計算する方法を解説。画像処理における物体検出と距離計算の実践的なアプローチを提供します。
matplotlib [scikit-image] 97. 適応的しきい値処理による画像の2値化(skimage.filters threshold_local)
適応的しきい値処理を使用して画像を2値化する方法をscikit-imageのthreshold_local関数で解説します。局所的な領域ごとに最適なしきい値を自動計算し、照明条件が不均一な画像でも効果的に2値化できる手法です。
matplotlib [scikit-image] 96. 大津の適応的しきい値処理による画像の2値化(skimage.filters rank.otsu)
scikit-imageライブラリのrank.otsu関数を使った大津の適応的しきい値処理について解説。局所領域ごとに最適なしきい値を自動計算し、照明条件が不均一な画像でも効果的に2値化できる手法を実装例とともに紹介します。
matplotlib [scikit-image] 94. ラベル付けした画像の特定のラベルイメージのみを表示
scikit-imageライブラリを使用した2値画像のラベリング処理と特定ラベル領域の抽出表示方法を解説。skimage.measureモジュールのlabel関数とregionprops_table関数を活用した画像解析テクニックの基本を学べます。
matplotlib [scikit-image] 92. 画像領域の解析：サイズに基づく領域の分類と視覚化
scikit-imageライブラリを活用した2値画像の領域解析手法を解説。ラベリングとサイズ測定により、領域を大中小に分類し異なる色で視覚化する実践的な画像処理テクニックを紹介します。