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',
NumPyのarange, linspaceの使い方（連番や等差数列を生成） | note.nkmk.me
NumPyで連番や等差数列など等間隔の配列ndarrayを生成するには、numpy.arange()かnumpy.linspace()を使う。arange()は間隔（公差）を指定、linspace()は要素数を指定するという違いがある。 numpy.arange — NumPy v1.26 Manual numpy.linspace — NumPy v1.26 Manual
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
