画像処理

数値計算

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その13【グレースケール⑤】

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。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その12【グレースケール④】

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。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その11【グレースケール③】

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。
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【入門】グレースケール【数値計算】

画像処理の実験をする際はグレースケールにしておくのが一般的。 グレースケールにも種類がある。 犬と自転車の画像を元にRGB平均とSDTV規格を比較してみた。 今後の予定としては各ツール、各言語でこれらを実施し、クセのようなものを認識する。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その10【グレースケール②】

犬と自転車の画像を元にRGB平均とSDTV規格を比較してみた。 ぶっちゃけ思ったほどの差は感じない。 とりあえずSDTVで進める。 今後の予定としては各ツール、各言語でこれらを実施し、クセのようなものを認識する。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その9【グレースケール①】

画像処理の実験をする際はグレースケールにしておくのが一般的。 カラー(RGB)の際は各チャンネルに対して同じ処理をすれば良い。 グレースケールにも種類がある。 SDTV規格が一般的らしい。
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【入門】画像処理概要(Julia)【数値計算】

Juliaで画像処理。 ImagesとImageViewのパッケージをインストール。 OpenCVではなくImageMagickを使用したパッケージなので他の環境と性格が異なる。 ImagesのAPIとやり取りする場合は基本構造体ベースだが、処理をする際は配列にするなど行ったり来たりが発生する。
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【入門】画像処理概要(MATLAB)【数値計算】

MATLABで画像処理。 読み込みはimread。 画像の構成を維持した2次元配列に、RGBの3チャンネルがぶら下がる。 結果として3次元配列になる。 画像の加工は配列操作を駆使する。 配列操作の基本を身に着けた方がお得。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その8【画像操作⑦】

Juliaで画像処理。 ImagesとImageViewのパッケージをインストール。 OpenCVではなくImageMagickを使用したパッケージなので他の環境と性格が異なる。 ImagesのAPIとやり取りする場合は基本構造体ベースだが、処理をする際は配列にするなど行ったり来たりが発生する。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その7【画像操作⑥】

ScilabのIPCVでカメラキャプチャ。 Scilab、IPCVというよりOpenCVの機能。 基本的にはPythonで実施したことと同じことは可能。 API名が異なる点に注意。