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。
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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。
ipywidgets [ipywidgets] 1. interactによる画像の２値化
Jupyter Notebookのipywidgetsモジュールにあるinteract機能を使って画像の二値化処理をリアルタイムで調整する方法を解説。ヒストグラム上でしきい値を動かしながら最適な二値化像を得るテクニックを紹介します。
matplotlib [matplotlib] 38. widgets.Sliderによる画像の２値化
matplotlibのwidgets.Sliderを使って画像の2値化処理をインタラクティブに行う方法を解説。ヒストグラム上でしきい値を動的に調整し、リアルタイムで2値化結果を確認する手法を紹介します。Pythonでの画像処理に役立つテクニックです。
matplotlib [matplotlib] 37. widgets.Sliderによる円の半径と位置の調整
matplotlibのwidgets.Sliderを使ってインタラクティブに円の半径と位置を調整する方法を解説。スライダーを動かすことでリアルタイムにグラフ上の円の大きさや位置が変化する実装方法を詳細に紹介しています。
matplotlib [matplotlib] 36. グラフ背景に縞模様を表示してデータの視認性を向上させる方法
matplotlibを使用してグラフ背景に縞模様（ストライプ）を表示し、データの視認性を向上させる方法を解説。fill_between関数やaxhspan、axvspanを活用した効果的なグラフ作成テクニックを紹介しています。