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OpenCV – 画像の要約統計量を計算する方法
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 – カラー画像に階調変換を適用する方法
この記事では、OpenCV を使用してカラー画像に階調変換を適用する方法を紹介します。 -
OpenCV – ガンマ補正、ネガポジ反転、ポスタリゼーションを行う方法
OpenCV でネガポジ反転やポスタリゼーションなどの階調変換を画像に適用する方法を紹介します。 -
OpenCV – カスケード分類器 CascadeClassifier で画像から顔や目を検出する方法について
OpenCV のカスケード分類器 CascadeClassifier を使用して、画像から顔や目を検出する方法について解説します。 -
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 – cv2.compareHist で画像のヒストグラムを比較する方法
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 – 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 – チャンネルを分離または結合する方法
OpenCV の Python 版では画像は ndarray で表されます。 画像の切り抜きやチャンネルの分離、画像の一部にのみ他の値を代入するといったことは numpy の機能で実現できます。 -
OpenCV – 背景差分で物体を検出する方法
背景差分（background subtraction）を利用した物体検出手法と OpenCV での実装方法について解説します。 -
OpenCV – matchTemplate でテンプレートマッチングを行う方法
OpenCV でテンプレートマッチングを行う方法について解説します。 -
OpenCV – distanceTransform で距離変換を行う方法
OpenCV の cv2.distanceTransform() で距離変換を行う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。
