Pythonでscikit-learnを使用して画像の輪郭を見つける方法は？

Scikit-learnは、一般にsklearnとして知られ、機械学習アルゴリズムを実装する目的で使用されるPythonのライブラリです。オープンソースのライブラリであるため、無料でご利用いただけます。このライブラリは、Numpy、SciPy、およびMatplotlibライブラリに基づいて構築されています。

「正方形をマーチング」する方法は、画像の輪郭を見つけるために使用されます。 「skimage」ライブラリの「measure」クラスにある関数「find_contours」が使用されます。この場合、配列に存在する値は線形に補間されます。

このようにして、出力画像の輪郭の精度が大幅に向上します。画像の輪郭が交差している場合は輪郭が開いており、交差していない場合は閉じています。

scikit-learnライブラリを使用して画像内の輪郭を見つける方法を理解しましょう-

例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import measure
x, y = np.ogrid[-6.7:np.pi:215j, -1.2:np.pi:215j]
r = np.sin(np.exp((np.sin(x)**3 + np.cos(y)**2)))
contours = measure.find_contours(r, 0.8)
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(r, cmap=plt.cm.gray)
for contour in contours:
ax.plot(contour[:, 1], contour[:, 0], linewidth=2)
ax.axis('Image')
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
plt.show()

出力

説明

• 必要なパッケージが環境にインポートされます。

• データはNumPyパッケージを使用して生成されます。

• 関数「find_contours」は、画像の輪郭を決定するために使用されます。

• 「サブプロット」機能は、元の画像と輪郭のある画像をコンソールに表示するために使用されます。