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[Python]PythonでOpenCVを使う (Edge Detection編) - Qiita

dx = cv2.Sobel(imgY, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) dy = cv2.Sobel(imgY, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3) grad = np.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2) fig, axes = plt.subplots(ncols=4, figsize=(20,5)) axes[0].imshow(imgY, cmap=cm.Greys_r, vmin=0, vmax=255) axes[0].set_title('Y') axes[0].get_xaxis().set_visible(False) axes[0].get_yaxis().set_visible(False) axes[1].imshow(dx, cmap=cm.Greys_r, vmin=-128, vmax=128) axes[1

ginga0118 2016/04/01

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[Python]PythonでOpenCVを使う (画像変形編) - Qiita

In [51]: rszNN = cv2.resize(I, (I.shape[1]*2, I.shape[0]*2), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) ...: rszBL = cv2.resize(I, (I.shape[1]*2, I.shape[0]*2), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) ...: rszBC = cv2.resize(I, (I.shape[1]*2, I.shape[0]*2), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt I = cv2.imread('./data/SIDBA/Lenna.bmp') rszNN = cv2.resize(I, (I.s

ginga0118 2016/03/02

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[Python]PythonでOpenCVを使う (基本編) - Qiita

インストール(Anaconda) Anacondaで２０１６年２月現在最新のOpenCV3.1をインストールするには、下記のサイトから取ってくるようにする。

ginga0118 2016/03/02

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[Python]PythonでOpenCVを使う (Image Filtering編) - Qiita

blur cv2.blur(src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]]) GaussianBlur cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]]) medianBlur cv2.medianBlur(src, ksize[, dst]) bilateralFilter cv2.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderType]]) import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np I = cv2.imread('./data/SIDBA/Lenna.bmp') # blur Ib = cv2.blur(I, k

ginga0118 2016/03/02

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[Python]Matplotlibで散布図を描画する方法 - Qiita

散布図を書くにはscatterを使う。以下にいくつかの例を示す。単純な散布図下記は最も単純な散布図の例。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # generate data x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.scatter(x,y) ax.set_title('first scatter plot') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') fig.show() import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # generate data x1 = np.random.

ginga0118 2016/02/22

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[Python]scikit-imageによる画像処理 - Qiita

In [13]: I1 = io.imread('Lenna.bmp') In [14]: I2 = io.imread('Mandrill.bmp') In [15]: I3 = io.imread('Parrots.bmp') In [16]: io.imsave('output.tiff', [I1, I2, I3]) In [17]: I4 = io.imread('output.tif') In [18]: I4.shape Out[18]: (3, 256, 256, 3) In [19]: io.imshow(I4[0]) In [20]: io.imshow(I4[1]) In [21]: io.imshow(I4[2])