数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その19【ガウシアンフィルタ⑤】
「良く使われるガウス分布カーネル」を確認。
前回の2次ガウス分布と大体似たような値。
だたし、数値の表現としてはシンプル。
数値計算 
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その18【ガウシアンフィルタ④】
2次ガウス分布関数について確認。
前回の畳み込み積分で使用した関数は1次ガウス分布関数。
数式で確認。
実施にグラフ表示で確認。
中心に重みが寄ってる山なりの関数。
元信号が増幅、減衰しないように、総和が1.0になるように細工するのが一般的。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その17【ガウシアンフィルタ③】
畳み込み積分について超簡単に説明。
畳み込み積分の演算結果についてアニメーション。
ノイズ除去の様子がわかる。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その16【ガウシアンフィルタ②】
畳み込み演算について説明。
一応、図解。
やっていることは内積。
演算していることは分かるが、どのような効能が得られるかは分かりにくい。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その15【ガウシアンフィルタ①】
画像の読み込み、赤成分抽出、反転、書き込み、グレースケール化の下準備は終わった。
これからガウシアンフィルタをやろうとしているところ。
畳み込み、2次ガウス分布等の事前知識を説明してから実際に処理を実施している予定。
数値計算 【入門】グレースケール(Julia)【数値計算】
JuliaでRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。
基本的な流れは他の環境と一緒。
データ構造の違いに気を付ける必要がある。
さらに各チャンネル情報も0～1の正規化されたものになってる点にも注意。
数値計算 【入門】グレースケール(Scilab)【数値計算】
ScilabでRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。
基本的にはMATLABと似た感じにはなる。
デフォルトで0方向へ丸め。
整数型でキャストすると内部の変数も演算前に整数型に変わってしまう。
これを抑制するためにdoubleへキャストなどを使用する。
数値計算 【入門】グレースケール(Python)【数値計算】
Python(NumPy)でRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。
次いでにOpenCVによるグレースケール化も。
OpenCVによるグレースケール化はコーデック依存な面がある。
画像データはの1チャンネル1ピクセルは8bit長。
数値計算 【入門】グレースケール(MATLAB)【数値計算】
MATLABでRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。
画像データの型の都合でuint8のキャストが必要。
unit8キャスト時に小数点以下が自動で四捨五入される。
小数点以下切り捨て(0方向への丸め)をしたい場合はfix関数を使用する。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その14【グレースケール⑥】
JuliaでRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。
基本的な流れは他の環境と一緒。
データ構造の違いに気を付ける必要がある。
さらに各チャンネル情報も0～1の正規化されたものになってる点にも注意。