プログラミングシェアするLINE!このサイトにあるskimage-tutorialsの画像はnumpyアレイの続きをやる。今回のチュートリアルは、データ型と画像値、イメージI/O(input/output)、画像の入出力となっている。values:資料においては、画像値を表す異なる表現法が存在する。array.scikit-imageは、両表現法をサポートし、アレイのデータ型によってどっちの表現法が使われるかが決まる。images:例えば、ここでは、2つの有効な画像を生成する。integers).sk-imageライブラリは、範囲が正しい(浮動小数点画像は0-1、符号無しバイトは0-255、符号無し16ビット整数は0-65535)限り、全データ型が入力できるようになっている。etc.:img_as_float、img_as_ubyte等を使うことで、異なる表現間で画像を変換できる。this:コードはだいたいこんな感じになる。internally.scikit-imageが、そのフォーマットを主に内部で使用していることを考慮して、浮動小数点表示を使うことを推奨している。etc.ほとんどの場合、scikit-image見本データ・セットから入力画像を使うことはしない。それらの画像は、通常、JPEGかPNG形式で保存されている。scikit-imageは、numpyアレイで動作しているので、アレイを提供している画像読み込みライブラリは何でも使え、オプションには、imageio、matplotlib、pillow等が含まれる。installed:scikit-imageは、これら画像の多くをioサブモジュールに扱いやすくラップし、前記のライブラリでインストールされているものを使用する。images:また、複数画像や多層TIFF画像をロードすることも可能だ。position.enumerateは、コンテナ内の各要素とその位置を提供する。eigonihongo関連記事スーパーコンピューターなんて必要なかったんやかつてジオンのシャア・アズナブルは、「モビルスーツの性能の違いが、戦力の決定的差でないことを教えてやる」と言っている。XlfxからARMベースのカスタムCPUへ変更するかもしれいないようです。