Python, NumPyで画像処理（読み込み、演算、保存） | note.nkmk.me
画像ファイルをNumPy配列ndarrayとして読み込むと、NumPyの機能を使って様々な画像処理を行うことができる。 要素（画素）の値の取得や書き換え、スライスでのトリミング、結合などndarrayの操作がそのまま使えるので、NumPyに慣れている人はOpenCVなどのライブラリを使わなくても様々な処理ができる。 OpenCVを使う場合も、PythonのOpenCVでは画像データをndarrayとして扱うので、NumPy（ndarray）での処理を覚えておくと何かと便利。ほかにも、scikit-imageなど、画像をndarrayとして扱うライブラリは多い。 ここでは、基本的な画像ファイルの読み書きの方法として、 画像ファイルをNumPy配列ndarrayとして読み込む方法 NumPy配列ndarrayを画像ファイルとして保存する方法 と、NumPy（ndarray）での画像処理の例、
Pythonのリストと配列とnumpy.ndarrayの違いと使い分け | note.nkmk.me
Pythonには、組み込み型としてリストlist、標準ライブラリに配列arrayが用意されている。さらに数値計算ライブラリNumPyをインストールすると、多次元配列numpy.ndarrayを使うこともできる。 それぞれの違いと使い分けについて説明する。表（テーブル）で表現されるような二次元データを扱うのに便利なデータ分析ライブラリpandasについても最後に少し触れる。 リストと配列とnumpy.ndarrayの違い リスト - list リストlistの主な特徴は以下の通り。 組み込み型であり、何もimportせずに使える 異なる型を格納できる リストのリストによって多次元配列を表現することも可能 狭義の配列とは異なるが、配列ライクな簡単な処理を行うのであればリストlistで十分な場合が多い l = ['apple', 100, 0.123] print(l) # ['apple',
Python入門
第1回 Pythonってどんな言語なの？（2023/09/11） Pythonとは シンプルで覚えることが少ない構文 1行で多くの処理を記述可能 豊富な標準ライブラリと外部ライブラリ Pythonの外部ライブラリを使えば、単回帰分析を行うコードも数行に Pythonを学ぶための環境 ［Jupyter Notebook］リンクを使ったPython環境 第2回 Hello Python：一番簡単なプログラムを作ってみよう（2023/09/11） 一番簡単なHello Worldプログラム ここまでのまとめ：関数と文字列 もう少し難しいHello Worldプログラム 1行目：変数、代入演算子、input関数 2行目：文字列の結合 3行目：実行の流れ（制御フロー） ここまでのまとめ：変数、演算子 より複雑なHello Worldプログラム 関数定義 ここまでのまとめ：関数定義 第3回 数値と算術
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