scikit-imageで画像に命を吹き込みましょう

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この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ画像処理

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4.8+

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デジタル画像の構造に踏み込み、処理の基礎を学びましょう。NumPy と Scikit-image を使って、画像からデータを抽出し、変換し、分析します。ほんの数行のコードで、RGB 画像をグレースケールに変換し、画像データを取得し、有用な情報を含むヒストグラムを得て、背景から物体を分離できるようになります。

Exercise 1: scikit-imageで画像に命を吹き込みましょう

現在の演習

Exercise 2: これはグレー？それともカラフル？Exercise 3: RGB からグレースケールへ Exercise 4: 画像のためのNumPy Exercise 5: ひっくり返しを直そう Exercise 6: ヒストグラム Exercise 7: しきい値処理を始めよう Exercise 8: グローバルしきい値処理を適用する Exercise 9: 背景がはっきりしないときは Exercise 10: ほかの手法を試してみる Exercise 11: 閾値処理を適用する

この章では、エッジ検出フィルタで<strong>物体の形状を検出</strong>し、コントラスト強調で<strong>医用画像を改善</strong>し、<strong>元の5倍の大きさに拡大</strong>することまで行います。また、しきい値処理の精度を高めるためにモルフォロジーを適用し、Python による画像処理を次のレベルへ進めます。

Exercise 1: フィルタ処理に飛び込もう Exercise 2: エッジ検出 Exercise 3: ノイズ低減のためのぼかし Exercise 4: コントラスト強調 Exercise 5: この画像のコントラストはいくつですか？Exercise 6: 医用画像 Exercise 7: 航空画像 Exercise 8: インパクトとコントラストを足しましょう Exercise 9: 変換 Exercise 10: エイリアシング、回転、リスケーリング Exercise 11: 画像を拡大する Exercise 12: 比例リサイズ Exercise 13: モルフォロジー（形態学的処理）Exercise 14: 手書き文字 Exercise 15: 二値化画像を改良する

ここまでで、画像処理のスキルを使って多くの面白いことを達成してきました。この章では、画像から<strong>物体、ロゴ、テキスト、損傷箇所を除去するための画像復元</strong>を実践します。さらに、ノイズの付与、セグメンテーションによる処理の高速化、輪郭にもとづく要素の抽出方法も学びます。

Exercise 1: 画像修復 Exercise 2: 傷んだ画像を修復してみましょう Exercise 3: ロゴを消す Exercise 4: ノイズ Exercise 5: ノイズを足してみましょう！Exercise 6: ノイズを減らす Exercise 7: エッジを保ちながらノイズを減らす Exercise 8: スーパーピクセルとセグメンテーション Exercise 9: ピクセル数 Exercise 10: スーパーピクセルセグメンテーション Exercise 11: 輪郭を見つける Exercise 12: 輪郭抽出（Contouring shapes）Exercise 13: 2値化されていない画像の輪郭を見つける Exercise 14: サイコロ画像のドットを数える

この章を終えると、<strong>エッジ、コーナー、さらには顔の検出</strong>まで行えるようになり、画像処理への理解が一段と深まります。正面の顔だけでなく、横顔や猫・犬の検出方法も学びます。より複雑な<strong>実世界のアプリケーション</strong>にスキルを応用していきましょう。ごく少ないコードで、広く使われる画像処理テクニックを自在に扱えるようになりましょう。

Exercise 1: Canny でエッジを検出する Exercise 2: エッジ Exercise 3: エッジを少なめに Exercise 4: すぐ近くのコーナーで Exercise 5: パースペクティブ Exercise 6: 角の数を減らす Exercise 7: 顔検出 Exercise 8: 誰かいますか？Exercise 9: 複数の顔 Exercise 10: セグメンテーションと顔検出 Exercise 11: 実世界での応用 Exercise 12: プライバシー保護 Exercise 13: Sallyの卒業写真を修復しましょう Exercise 14: 素晴らしい仕事です！