実験系研究者のための画像処理技術(その２)～OpenCVで粒子の形状分布を測定する～ - Qiita
はじめに 前回の記事では画像の前処理方法であるバンドパスフィルターを解説しました。 実験系研究者のための画像処理技術～バンドパスフィルターを用いた画像処理をPythonで実装する～ ただ、フィルター処理の方法を解説しただけで、実際に形状分布をどのように測定するかは説明しませんでした。 なので、今回は、OpenCV-Pythonを用いた粒子の形状分布測定を解説します。 解析対象として、Wikimedia Commonsから持ってきた以下の画像を用いました。 作者 Zephyris [CC BY-SA 3.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0) または GFDL (http://www.gnu.org/copyleft/fdl.html)], ウィキメディア・コモンズより(リンク) ガラスコロイド粒子の光学顕微鏡像です。これを色々と
研究者のための実践データ処理～Pythonでピークフィッティング～ - Qiita
はじめに X線光電子分光(XPS)やX線回折法(XRD)などで得られたスペクトル状のデータを分析することはよくあると思います。 例えばこんな感じのデータとか。 (データは自作です) 最近の分析装置では、ピークフィッティングの機能は解析ソフトにくっついていることが多いです。 しかし、時には生データを自分で分析する必要に迫られることもあります。 そこで、上のように複数の分布が重畳したスペクトルを例にとって、Pythonを使って自動でフィッティングしてみます。 解析に使うサンプルデータはこちら。 使用するパッケージ 解析にはJupyter-Notebook(Python=3.6.5, scipy=1.1.0)を用いています。 %matplotlib inline from scipy.optimize import curve_fit import numpy as np import matp
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