MATLAB、Python、Scilab、Julia比較ページはこちら
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はじめに
の、
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その2【画像操作①】
を書き直したもの。
画像の読み込み等ができないと話にならない。
各ツール、各言語で何を確認していくかを定義する。
実際に何を試すのか？
各ツール、各言語で画像操作をするうえで確認すべき項目を列挙しておく。
- 画像の読み込み
- 画像処理
- 画像の書き出し
- (可能ならば)カメラキャプチャ
カメラキャプチャに関してはできる環境とそうじゃない環境があり得る。
具体的には、MATLABなどは、別途「Image Acquisition Toolboxハードウェアサポートパッケージ」ってのが必要だったりする。
基本的にはこのシリーズは画像を扱う。
カメラキャプチャもやってみると分かるが、フレーム単位で見たら画像と一緒。
よって、像に対して処理ができるということはカメラキャプチャのフレームにも同じことができるって理屈になる。
フレーム単位の処理云々は直接的には取り扱わない予定。
(画像処理が動画処理の基礎)
画像は何を使う？
使用する画像も合わせておいた方が良いだろう。
各ツール、各言語で比較する場合があるかもしれないので。
使用する画像は、よく物体検出のデモで使用される犬と自転車の絵にする。
以下の画像になる。
画像処理は？
実際の画像処理だが、後々複雑なものを扱っていく予定ではあるが、
まずはシンプルに以下を行う。
- 赤成分の抽出
- 上記を左右反転
これは画像処理ソフトで作成したものだが、以下のような結果になることを想定している。
この処理自体はおそらく複雑にはならないと思っている。
コードとしてはそれぞれ1行程度で実現できるもの。
表示含めると2行になる程度。
まずは軽い気持ちでやってみることとする。
まとめ
- 画像の読み込み、保存について具体的にやることを列挙。
- カメラキャプチャもやるが、ツール、言語によってはできないor難しい場合あり。
- 使用する画像は例の「犬と自転車」。
- お試し画像処理は赤成分の抽出と左右反転をやってみる。
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