参考はじめにmatplotlibのFuncAnimationでモルフォロジー処理の膨張(dilation)を複数回実行したときの2値化とラベリングのアニメーションを表示する。画像データの作成は下記記事と同様に行った。plt.imshow()で軸を画像から離して表示matplotlibのplt.imshowで画像を表示する際に、軸を画像から離して表示する方法について説明する。sabopy.com2020.01.23画像を表示すると下記のようになる。バイナリ画像の生成threshold_otsuで大津の方法により2値化のためのしきい値を得る。そのしきい値を用いて画像imをバイナリ画像へと変換する。大津の方法による2値化については下記記事で説明した。しきい値処理でグレースケール画像をバイナリ画像に変換skimage.filtersのthreshold_otsuによるしきい値処理について説明する。sabopy.com2019.09.25図示すると下記のようになる。画像のヒストグラムとしきい値を示すと上記のようになる。しきい値はvlinesで表示した。label_image[1]で総ラベル数を取得する。label_imageの0の部分をnp.nanにして表示すると上記のようになる。タイトルに総ラベル数を表示した。バイナリ画像の膨張処理binary_dilationで膨張処理ができる。上記のように黄色い部分が一回り大きくなった画像が得られる。図の表示などsubplotsで2×2の図を作成して左上にオリジナル画像、右上にdilation処理で変化するラベル数の図、左下にバイナリ画像、右下にラベル画像を表示する。最初にバイナリ画像をいれるリスト(imgs_b)とラベル画像をいれるリストを(imgs_l)と変化するラベル数の図をいれるリスト(pllott)を作成しておく。imgs_b.pop().remove()などは、リスト内にある画像を消去することを意味する。画像を消して表示するを繰り返すことでアニメーションとしている。imgs_b.append(img)でしきい値を変化させて作成したバイナリ画像をリストに入れる。ラベル画像も同様に、作成した後にimgs_l.append(img)でリストに入れる。ラベル数の図も同様に処理する。アニメーションの表示FuncAnimationで20framesの表示間隔500msのアニメーションを表示する。lab上にアニメーションを表示できる。writer=”ffmpeg”,dpi=100)でアニメーションをMP4形式で保存することができる。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。defined.")}))})();。