python [scikit-image] 40. 画像の位相アンラッピング処理(skimage.restoration unwrap_phase)
scikit-imageライブラリの位相アンラッピング機能（unwrap_phase）について解説します。-π〜+πの制限された位相を連続値に変換する技術で、医療画像処理や光学分野で重要な役割を果たします。実装例とともに基本概念を紹介します。
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matplotlib Animation [matplotlib animation] 51. 画像の拡大アニメーション
ここでは、matplotlib FuncAnimationによって画像を拡大するアニメーションについて解説する。
python [scikit-image] 39. 画像のノイズを低減(skimage.restoration denoise_tv_chambolle, denoise_bilateral, denoise_wavelet)
ここでは、skimage restoration denoise_tv_chambolle, denoise_bilateral, denoise_waveletにより画像のノイズを低減する例について説明する。
ipywidgets [ipywidgets] 4. interactで画像の非線形変換(渦巻き:transform.swirl)
jupyter notebookでは対話的にパラメータを調整できる機能(ipywidgets)がある。ここでは、その機能の一つであるinteract, IntSliderを使って、画像を渦巻き状に非線形変換するskimage,transform.swirlのパラメータを調整する方法について説明する。
ipywidgets [ipywidgets] 3. RadioButtonsで任意の補間方法を選択する
jupyter notebookでは対話的にパラメータを調整できる機能(ipywidgets)がある。ここでは、その機能の一つであるRadioButtonsを使って、Scipyのinterpolate interp1dの補間方法を選択する方法について説明する。
ipywidgets [ipywidgets] 2. interactで補間データの間隔を調整
jupyter notebookでは対話的にパラメータを調整できる機能(ipywidgets)がある。ここでは、その機能の一つであるinteractを使って、Scipyのinterpolate interp1dによる補間でのデータ間隔を調整する方法について説明する。
matplotlib [SciPy] 6. interpolate interp1dによるデータの補間方法
SciPyのinterpolate.interp1d関数を使った1次元データの補間手法について解説します。線形補間から高次スプライン補間まで、様々な補間方法の基本的な使い方と応用例を紹介し、実際のデータ分析における適切な補間法の選択方法を説明します。
matplotlib [matplotlib] 40. 等高線、カラーマップにおけるログスケールのカラーバー
matplotlib の等高線図とカラーマップでログスケールのカラーバーを表示する方法を解説。データの広い範囲を効果的に可視化したい場合に適した技術で、LogNorm の使い方や実装例を紹介しています。