python 行列 抽出 4


で動作確認している。, python 3の知識とnumpy、matplotlibの知識を前提としている。(あとは、numpyと付属して、行列の知識とか), 画像の読み込み、表示、保存にはmatplotlib.pyplotを使う。また、読み込んだ画像はnumpy.ndarrayに格納される。 白黒画像には、vmin, vmaxの指定が必要である。 # => plt.imshow(img_rgb, interpolation = 'none') と同じ, # => plt.imshow(img_rgba, interpolation = 'none') と同じ, you can read useful information later efficiently. これは上の画像を見ても透過しているかわかりにくいが、gimpなどでみると、透明であることがよくわかる。, パッと見、横方向に縮んでいるが、目盛を見れば拡大されている。(img_expand.sizeで確認してもよい), 上のコードではdecomposition(チャンネル分解は英語でcolor decompositionというらしい)という関数を定義している。これは基本的にはimg*[0,0,1]という操作をしているが、型が若干複雑なため、関数を定義した。, RGBの3次元の値を持ったピクセルをYの1次元の値のみを持つピクセルに変換することをグレースケール化という。要するに、白黒画像を作る手法である。 Gチャンネル法では、Gの値をYの値とみなす。要するにすごい荒っぽいやり方であるが、そこそこ有効なので人間は不思議なものである。(網膜の上だとRもGも同じくらいの錐体細胞があるはずなのでなおさら不思議), 先ほどのRGB分解と発想は同じである。にしても、この単純な手法が当たらずとも遠からずなのが悔しい。, 白黒画像を得られたことだし、Yの値が「閾値以上のピクセルを1、未満のピクセルを0」とする、二値化をやってみる。白黒画像はGチャンネル法で作ったものを使う。, 基礎編の最後として、畳み込みによるフィルターの作り方を紹介する。 標準ライブラリのほかに、numpyとmatplotlibを使う。pandasとかscipyは使っていない。この組み合わせはmatlabユーザーにも取っつきやすい文法だと思われる。 Windows10でPython 3.5.2|Anaconda 4.2.0のnumpy 1.12.1|matplotlib 2.0.0 Pythonista3でnumpy 1.8.0|matplotlib 1.4.0 で動作確認してい … 1. dtype = np.uint8 なお、たぶんこれはバージョンによって何がかかっているかが変わる。, コードは先ほどとほとんど変わらない。(cmapやvmax, vminを指定しても無視される), 念のため記述しておくと、RGBAのAは透明度を表すアルファのAである。 transposeは転置の意味。. Why not register and get more from Qiita? What is going on with this article? 今回は同じディレクトリ内のlabyrinth.jpegの読み書きをしてみよう。, 自分でピクセルを指定して、画像を作りたい、と考える人もいるかもしれない。 列の抽出 第1引数で行のスライスを指定したうえで列方向の要素を取り出そうとi意図して、以下のように指定するとエラー。 print(b[1:3][2]) # IndexError: list index out of range ここでは、基礎編で扱わなかった様々なグレースケールの手法も試してみる。 startを省略すると最初からになり、endを省略すると最後までになり、stepを省略するとstepが1になる。, start,endにマイナスのIndexを指定してもよい。またstepをマイナスにするとデータが最後から取得される。, X[row], X[row,], X[row,:]の3つの方法の結果は同じになる。
最後のデータのIndexは-1となり、最初から指定する時は0からなので若干混乱しがち。, 多次元の場合は、カンマ(,)で区切ってそれぞれを指定する。指定の仕方は一次元の時と同じ。, 範囲を指定してアクセスする場合は、X[start:end:step]のように指定する。 そんな時は、2次元ないし3次元のnp.arrayでピクセルを指定すればいいのだが、ここでちょっとしたコツが必要なので紹介しておく。, まずは白黒画像。ここで4か所ほど、わけわからないところがある。

様々なグレースケールの手法があるが、ここでは、中間値法とGチャンネル法のみを扱う。, 中間値法はRGBの中の最大値とRGBの中の最小値の平均をYとして用いる。 X[:,col]で指定した列が取り出せるが、取り出した結果は下記の通り1次元のnumpy arrayになる。 Matlabだと同様に列を抽出すると列ベクトルになるのでそのまま行列演算に使えるが、


By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. つまり、一次元データを黒-灰色-白と解釈させるための指定である。 これを抜かすと、imshow()で勝手に正規化されてしまうからだ。, cmapがcolormapという略であることと、grayが灰色という意味であることを考えると、大体予想つく。 これは1行0列目と3行2列目のデータが取り出されている。, 1行目か3行目でかつ0列目、2列目のデータを取り出す場合下記のようにnp.ix_を使う。 Help us understand the problem.

numpyの場合は抽出した結果が1次元のnumpy arrayになるので、この結果を行列演算に使うときは注意が必要。, X < 3とすると条件を満たす箇所がTrue,満たさない箇所がFalseとなるnumpy arrayが返される。, []の中は式でなくても、書き換える場所がTrueになっているnumpy arrayであればよい。, 行を指定する場合と列を指定する場合を合わせると下記のようになる。 画像処理ライブラリに頼らず、行列演算だけで画像処理をするお話。Pythonistaでも可能, Open CVとかPillowに頼らず、numpyとmatplotlibを使って、様々な画像処理を実際に書いてみる。iOSアプリのPythonistaでも使える組み合わせだ。, 標準ライブラリのほかに、numpyとmatplotlibを使う。pandasとかscipyは使っていない。この組み合わせはmatlabユーザーにも取っつきやすい文法だと思われる。, Windows10でPython 3.5.2|Anaconda 4.2.0のnumpy 1.12.1|matplotlib 2.0.0

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