Python

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平均を計算します。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 mean of the pixels. サンプルコード from PIL im

このプログラムでは、画像をダウンサンプリングします。ダウンサンプリングは、画像の2D表現を維持しながら、空間解像度を低下させます。これは通常、画像をズームアウトするために使用されます。このタスクを完了するには、openCVライブラリのpyrdown（）関数を使用します。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Fead the image. Step 2: Pass the image as a parameter to the pyrdown() function. Step 3: Display the output. サンプルコード import cv2 image = cv2.

このプログラムでは、openCVを使用して画像に対してバイナリしきい値を実行します。 しきい値処理は、各ピクセルの値がしきい値に関連して変更されるプロセスです。ピクセルには、しきい値よりも小さい場合は特定の値が与えられ、しきい値よりも大きい場合は他の値が与えられます。バイナリしきい値処理では、ピクセルの値がしきい値よりも小さい場合、0の値、つまり黒が与えられます。しきい値よりも大きい場合は、255、つまり白が割り当てられます。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import cv2. Step 2: Define threshold and max_val. Step 3: Pa

このプログラムでは、openCVを使用して画像に対して逆バイナリしきい値処理を実行します。しきい値処理は、各ピクセルの値がしきい値に関連して変更されるプロセスです。 ピクセルには、しきい値よりも小さい場合は特定の値が与えられ、しきい値よりも大きい場合は他の値が与えられます。逆バイナリしきい値処理では、ピクセルの値がしきい値よりも小さい場合、最大値、つまり白が与えられます。しきい値よりも大きい場合は、0、つまり黒が割り当てられます。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import cv2. Step 2: Define threshold and max_val. Step 3:

このプログラムでは、openCVを使用して画像の切り捨てしきい値処理を実行します。しきい値処理は、各ピクセルの値がしきい値に関連して変更されるプロセスです。 ピクセルには、しきい値よりも小さい場合は特定の値が与えられ、しきい値よりも大きい場合は他の値が与えられます。切り捨てしきい値処理では、しきい値よりも大きい値がしきい値に削減されます。他のすべてのピクセルは同じままです。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import cv2. Step 2: Define threshold and max_val. Step 3: Pass these parameters in the

このプログラムでは、openCVを使用して画像にゼロしきい値を実行します。しきい値処理は、各ピクセルの値がしきい値に関連して変更されるプロセスです。ピクセルには、しきい値よりも小さい場合は特定の値が与えられ、しきい値よりも大きい場合は他の値が与えられます。ゼロしきい値では、強度値がしきい値よりも小さいピクセルが0に設定されます。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import cv2. Step 2: Define the threshold and max_val. Step 3: Pass these parameters in the cv2.threshold value

このプログラムでは、openCVを使用して画像に対して逆ゼロしきい値処理を実行します。しきい値処理は、各ピクセルの値がしきい値に関連して変更されるプロセスです。ピクセルには、しきい値よりも小さい場合は特定の値が与えられ、しきい値よりも大きい場合は他の値が与えられます。逆ゼロしきい値処理では、強度値がしきい値よりも大きいピクセルが0に設定されます。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import cv2. Step 2: Define the threshold and max_val. Step 3: Pass these parameters in the cv2.thresho

このプログラムでは、枕ライブラリを使用して画像のエッジを見つけます。 ImageFilterクラスのFIND_EDGES関数は、画像のエッジを見つけるのに役立ちます。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import Image and ImageFilter from Pillow. Step 2: Open the image. Step 3: Call the filter function and specify the find_edges function. Step 4: Display the output. サンプルコード from PIL import Image

このプログラムでは、画像の輪郭を検出します。等高線は、同じ色または強度を持つすべての連続点を結ぶ曲線として簡単に説明できます。輪郭は、形状分析およびオブジェクトの検出と認識に役立つツールです。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import OpenCV. Step 2: Import matplotlib. Step 3: Read the image. Step 4: Convert the image from bgr2rgb. Step 5: Convert the rgb image to grayscale. Step 4: Perform thresholding on

まず、plt.barとxticksを使用してバーを作成できます。次に、「回転」キーで「垂直」または「水平」属性を設定することにより、ラベルを揃えることができます。 ステップ リスト、bars_heights、bars_labelを数字で作成します。 bar（）メソッドを使用して、bars_heightsとbars_labelの長さで棒グラフを作成します。 xticks（）とrotation =verticalおよびbars_labelを使用して、X軸の現在の目盛りの位置とラベルを取得または設定します。 プロットを表示するには、plt.show（）メソッドを使用します。

まず、散布図を使用してさまざまなデータポイントの散布図を作成し、次に、プロット方法を使用して線をプロットできます。 ステップ figure（）メソッドを使用して、新しいFigureを作成するか、Figure size（4、3）で既存のFigureをアクティブ化します。 現在の図形に軸を追加して現在の軸にし、plt.axes（）を使用してxを作成します。 scatter（）メソッドを使用して散布点を描画します。 ax.plot（）メソッドを使用して線を引きます。 plt.xlabel（）メソッドを使用してX軸ラベルを設定します。 plt.ylabel（）メソッ

このプログラムでは、画像のバイラテラルフィルタリングを実行します。バイラテラルフィルターは、エッジを維持しながら、画像を滑らかにし、ノイズを低減するために使用されます。この目的のためにbilateralFilter（）関数を使用します。この関数は、各ピクセルの直径、色空間でのシグマの値、および座標空間でのシグマの値を取り込みます。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import cv2. Step 2: Read the image. Step 3: Call the bilateralfilter() function. Step 4: Display the output. サ

このプログラムでは、画像の周囲に境界線を描画します。 openCVライブラリのcopyMakeBorder（）メソッドを使用します。この関数は、画像、上、下、左、右の境界線の値など、さまざまなパラメータを取ります。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import cv2. Step 2: Read the image. Step 3: Dall the cv2.copymakeborder() method. Step 4: Display the output. サンプルコード import cv2 image = cv2.imread('testimage.jpg&#

このプログラムでは、枕ライブラリを使用して画像を読み取ったり読み込んだりします。ピローライブラリは、Image.open（）というメソッドで構成されています。この関数は、ファイルパスまたはファイル名を文字列として受け取ります。画像を表示するには、別の関数show（）を使用します。パラメータは必要ありません。 サンプルコード from PIL import Image im = Image.open('testimage.jpg') im.show() 出力

このプログラムでは、Pillowライブラリを使用して画像をトリミングします。同じためにcrop（）関数を使用します。この関数は、画像をトリミングするために、左、上、右、下のピクセル座標を取ります。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import Image from Pillow. Step 2: Read the image. Step 3: Crop the image using the crop function. Step 4: Display the output. サンプルコード from PIL import Image im = Image.open('

このプログラムでは、枕ライブラリを使用して画像を回転させます。 Imageクラスのrotate（）関数は回転角を取ります。 元の画像 アルゴリズム Step1: Import Image class from Pillow. Step 2: Open the image. Step 3: Rotate the image. Step 4: Display the output. サンプルコード from PIL import Image im = Image.open('testimage.jpg') im.rotate(45).show() 出力

このプログラムでは、ピローライブラリを使用して画像に最小フィルターを適用します。最小フィルタリングでは、画像の選択されたウィンドウの各ピクセルの値が、そのウィンドウの最小ピクセルに置き換えられます。フィルタ機能は、ピローライブラリを使用してさまざまなフィルタを適用するために使用されます。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import Image from Pillow. Step 2: Open the image. Step 3: Call the filter function and specify minfilter. Step 4: Display the output

このプログラムでは、ピローライブラリを使用して画像に最小フィルターを適用します。最大フィルタリングでは、画像の選択されたウィンドウの各ピクセルの値が、そのウィンドウの最大ピクセルに置き換えられます。フィルタ機能は、ピローライブラリを使用してさまざまなフィルタを適用するために使用されます。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import Image from Pillow. Step 2: Open the image. Step 3: Call the filter function and specify maxfilter. Step 4: Display the output

このプログラムでは、ピローライブラリを使用して画像に最小フィルターを適用します。モードフィルタリングでは、画像の選択されたウィンドウの各ピクセルの値が、そのウィンドウのモードに置き換えられます。フィルタ機能は、ピローライブラリを使用してさまざまなフィルタを適用するために使用されます。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import Image from Pillow. Step 2: Open the image. Step 3: Call the filter function and specify modefilter. Step 4: Display the output.

このプログラムでは、ピローライブラリを使用して画像に最小フィルターを適用します。メディアンフィルタリングでは、画像の選択されたウィンドウの各ピクセルの値が、そのウィンドウのメディアンに置き換えられます。フィルタ機能は、ピローライブラリを使用してさまざまなフィルタを適用するために使用されます。 元の画像 アルゴリズム Step 1: Import Image from Pillow. Step 2: Open the image. Step 3: Call the filter function and specify the median filter. Step 4: Display