画像処理– category –
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OpenCV – マスク画像を利用した画像処理について
マスク画像とその使い道について解説します。 -
OpenCV – エンボス処理を行う方法について
OpenCV で画像にエンボス処理を行う方法について解説します。 -
OpenCV – 輪郭の特徴分析について
OpenCV の findContours() で抽出した輪郭に対して行える処理をまとめました。 -
OpenCV – findContours で画像から輪郭を抽出する方法
OpenCV の findContours() を使用して 2 値画像から輪郭抽出を行う方法について解説します。 -
OpenCV – inRange で画像を 2 値化する方法
OpenCV の inRange を使用した 2 値化方法について解説します。 -
Pillow – 画像を横または縦方向に結合する方向
Pillow を使って、画像を縦または横方向に結合する方法について解説します。 -
Pillow – 画像を切り抜く方法
概要 Image.crop 切り抜く範囲の指定方法 Image.crop(box=None) 引数 名前 型 デフォルト値 box tuple of 4-ints None 切り抜く範囲を (左上の $x$ 座標, 左上の $y$ 座標, 右下の $x$ 座標, 右下の $y$ 座標) というタプルで指定する。 返り値 名前 説明 ... -
Pillow – 画像のヒストグラムを作成する方法
Pillow (PIL) で画像のヒストグラムを作成する方法について解説します。 -
OpenCV – float 型の配列を画像化する方法
float 型の配列を OpenCV で扱える画像の形式に変換する方法について紹介します。 -
OpenCV – NumPy 形式の画像を Jupyter Notebook にインライン表示する方法
Jupyter Notebook では、Pillow の PIL Image 形式の画像は自動でインライン表示されますが、OpenCV で扱う NumPy 形式の画像は、配列の値がそのまま表示され、画像として表示されません。本記事では、Jupyter Notebook 上で NumPy 形式の画像をインラインで表示する方法について紹介します。 -
OpenCV – matchShape で輪郭の類似度を計算し、マッチングする方法
cv2.matchShape() で 2 つの輪郭の類似度を算出し、マッチングを行う方法について解説します。 -
OpenCV – 微分フィルタ、Prewitt フィルタ、Sobel フィルタについて
画像処理におけるエッジ検出について解説し、微分フィルタ、Prewitt フィルタ、Sobel フィルタの OpenCV での実装例を紹介します。
