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Pillowライブラリを使用して、画像内の各バンドのすべてのピクセルの二乗平均平方根を計算する


このプログラムでは、Pillowライブラリを使用して、各チャネルのすべてのピクセルのrms(二乗平均平方根)を計算します。画像には合計3つのチャネルがあるため、3つの値のリストが表示されます。

元の画像

Pillowライブラリを使用して、画像内の各バンドのすべてのピクセルの二乗平均平方根を計算する

アルゴリズム

Step 1: Import the Image and ImageStat libraries.
Step 2: Open the image.
Step 3: Pass the image to the stat function of the imagestat class.
Step 4: Print the root mean square of the pixels.
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サンプルコード

from PIL import Image, ImageStat

im = Image.open('image_test.jpg')
stat = ImageStat.Stat(im)
print(stat.rms)

出力

[104.86876722259062, 96.13661429330132, 91.8480515464677]

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    このプログラムでは、Pillowライブラリを使用して、各チャネルのすべてのピクセルのMEDIANを計算します。画像には合計3つのチャネルがあるため、3つの値のリストが表示されます。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import the Image and ImageStat libraries. Step 2: Open the image. Step 3: Pass the image to the stat function of the imagestat class. Step 4: Print the median of the pixels. サンプルコード from

  2. OpenCV関数blur()を使用して画像をぼかす

    このプログラムでは、opencv関数blur()を使用して画像をぼかします。 アルゴリズム Step 1: Import OpenCV. Step 2: Import the image. Step 3: Set the kernel size. Step 4: Call the blur() function and pass the image and kernel size as parameters. Step 5: Display the results. 元の画像 サンプルコード import cv2 image = cv2.imread("testimage.jp