エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
OpenCVを使わず幾何変換する - Qiita
import numpy as np import scipy.interpolate import matplotlib.pyplot as plt import cv2 参考までに... import numpy as np import scipy.interpolate import matplotlib.pyplot as plt import cv2 参考までにここで紹介する OpenCV を使わない方法より OpenCV を素直に使った方が数十倍速い. 画像データ 画像をプログラム上で扱う時, 通常は2~3次元配列のデータとして扱うことになる. インデクスの [i, j, k] は前の2つ i, j がそれぞれ $y$, $x$ 座標 (ピクセルの位置) を表し, 3つ目 k は RGB や CMYK 等の画素値ベクトルのインデクスを示す. 2次元配列の場合, モノトーン画像等の画素値が1変数となる画像データを表す. C 系のプログラミング言語では for ループの入れ子構造とデータアクセスの順序の関係で, 第1インデクスの i が縦方向の位置を表すと考えるため,