Image Background Removal | Lyst Engineering Blog
At Lyst we process a lot of products from a lot of retailers. However, the product information we get from retailers isn’t the same across the industry as: Retailers may categorise products differently to competitors, Retailers may not provide every bit of information that we need, Retailers may have large catalogues and use vague auto-generated descriptions. Due to this, we have to ensure that ea
Instagram Engineering Challengeを解いてみる - にのせき日記
http://instagram-engineering.tumblr.com/post/12651721845/instagram-engineering-challenge-the-unshredder 以上のようにバラバラに切断された画象を以下のように戻せ、という問題。 画象の分割数は予め与えられれているものとする。(自動的に画象の分割数を求めるとボーナス得点有り) とりあえず隣接するカラムの類似度(画素間の距離)を行単位で求め、類似度が高いものから順に並べていけばいいんじゃないかと考えた。 画素間の距離をRGBで求めるとうまく行かなかったけど、HSVで求めるとうまく行った。ふむ。 # -- coding utf-8 -- from PIL import Image, ImageChops, ImageStat import math, operator, sys, colorsys
Python Imaging Libraryの使い方 〜The Image Module - white wheelsのメモ
Python Imaging Libraryの関数を使いながらのメモです。 テスト用のモジュールTestPIL.pyを作成し、同じディレクトリに全て同じサイズの適当なRGB画像"test.bmp","test2.bmp","mask.bmp"を用意して実行してみました。以下使えそうな関数をひたすらピックアップ&リストアップ。関数の書き方は、変数名:型、関数名(引数名:引数型):返却値型という表記を使うことにします。 モジュールのインポート from PIL import Image Imageクラスのメンバ変数 format:string 画像ファイルのフォーマット mode:string 階調。"1":2値画像,"L":グレースケール,"RGB","CMYK"など size:turple (width, height) 画像サイズ pallete:palette 画像モードが"P"のとき
NumPyのarrayとPILの変換 - white wheelsのメモ
Python Imaging LibraryのImageクラスのデータをNumpyのarrayとして扱うための方法について。 Numpyの関数を使って直接pixel値を書き換えることが目標です。 まずは両方のライブラリをインポートしておきます。 import numpy import Image PILからNumpyのarrayへの変換 numpyで用意されているasarray関数を使うと、PILのImageオブジェクトを配列に変換することができます。 imgArray = numpy.asarray(pilImg) さらに配列の値を書き変えられるようにするためには、writeableフラグをTrueにする必要があるようです。 imgArray.flags.writeable = True NumpyのarrayからPILへの変換 PILのfromarrayメソッドによって、配列の各値を1
Python: 画像で与えられた迷路に対し2点間の最短経路を求める
迷路の描かれた画像に対して、ピクセルの座標で指定したスタート地点とゴール地点の最短経路を求めるプログラムをPython+PILで書いてみた。使用する画像は、デジカメで撮ったものでも、ウェブから拾ってきたものでも、ペイントソフトで自作したものでも構わない。 まずは使用例を見て欲しい。この画像は携帯カメラで撮った自作の簡単な迷路だ(画像上)。それに対して指定した2点間の最短経路を赤線で示してみた(画像下)。ピクセル単位で計測しているので赤線が若干ガタガタしていて完全な最短経路ではないがほぼ最短と考えていいだろう。迷路画像(画像上)をmaze01.jpgとし、スタート地点の座標が(240, 160)、ゴール地点の座標が(210, 400)の場合、コマンドラインで以下のように実行する。 maze_solver.py maze01.jpg -s 240 160 -g 210 400 これで最短経路を
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