OpenCV– category –

物体検出で用いられる Non Maximum Suppression の仕組み及び実装について紹介します。

OpenCV で画像の明るさやコントラストを変更する方法について紹介します。

OpenCV でヒストグラムの平坦化を行い、画像の明るさを調整する方法について解説します。

OpenCV の cv2.threshold() で大津の手法による 2 値化を行う方法について解説します。

OpenCV の特徴点マッチングを利用して物体を検出する方法について解説します。

バイラテラルフィルタについて解説し、OpenCV の cv2.bilateralFilter でバイラテラルフィルタを適用する方法を紹介します。

メディアンフィルタについて解説し、OpenCV の cv2.medianBlur を使用してメディアンフィルタを適用する方法を紹介します。

OpenCV に画像に図形や文字を描画する関数を整理しました。

画像から最小値、最大値、平均値、中央値、最頻値、分散、標準偏差といった各種統計量を計算する方法について解説します。

OpenCV の cv2.compareHist() を使用してヒストグラムの類似度を計算する方法について解説します。

OpenCV の cv2.watershed() を使用して、画像のセグメンテーションを行う方法を紹介します。 このアルゴリズムは、単に二値化しただけでは各領域が連結してしまい、個々のインスタンスとして区別できない場合に有効なセグメンテーション方法です。

OpenCV の cv2.floodFill() は指定した点に似た画素値を持つ領域を抽出し、塗りつぶすことができる関数です。この関数の本質は領域の抽出であるため、塗りつぶす代わりに、セグメンテーションにも活用できます。