育児と教育プロフィールCLOSE自分で「選ぶ」人生を。画像データの基本RGBデータについて発色はどのようになされているのでしょうか。通常、デジタル機器(ディスプレイ、デジタルカメラ等)においては、赤(R)、緑(G)、青(B)の三色の強さを調整し、あらゆる色を表現しています。この強さを0~255の256階層(=2の8乗)で表される。RGBのまとまりを1ピクセルという。OpenCVでは、1ピクセルで表すことができる色素数をチャンネル数という。RGBカラーはチャンネル数が3、モノクロ画像はチャンネル数が1となる。画像フォーマット画像フォーマットには色々と種類があるので、下記にまとめます。一部可OpenCVの基本OpenCVとは、画像を扱うためのライブラリとなります。cv2.imread()関数で画像を読み込み、cv2.imshow()関数で出力するOpenCVライブラリのcv2.imread()関数は以下の構造です。0))第2引数はカラー画像の場合は省略、グレースケール(白黒)は0となる。出力のcv2.imshow()は以下の構造です。読み込んだ画像データ)np.array()関数で画像を作成・保存cv2で画像処理する際は、RGBの順ではなくBGRの順であることに注意(要は、短波長〜長波長、の順に並ぶ)。R]として作成データ型は符号なし8bit整数型(uint8)まとめると、以下のようなプログラム構造となる。"uint8")ここまでの内容について、プログラム例を作成してみます。0)としたときの、画像のトリミングは以下となります。x終点]また、画像のサイズ変更はcv2.resize()関数を用いて以下の構造となります。高さ))トリミング取りサイズの使い方は以下の通り。cv2.warpAffine()関数で、画像を回転・反転させるアフィン変換と呼ばれる幾何学変換を実施する関数として、cv2.warpAffine()関数が用意されている。(拡大・縮小、剪断(Skew)、回転)を行う処理のこと。関数の構造は以下となります。=つまりデータの組)第二引数の変換行列はcv2.getRotationMatrix2D()関数で取得。拡大倍率)画像の中心座標:座標(タプル)回転させる角度:数値(°)拡大倍率:数値プログラムの例は以下。cv2.flip()関数で楽に画像反転cv2.warpAffine()関数を用いたアフィン変換では、変換行列を作成するなど、手間ひまがかかる操作をしなければならなかった。反転であれば、cv2.flip()関数で楽に操作が可能。cv2.flip()関数の構造は以下となります。flipCode)flipCodeは聞き慣れないが、以下の要領である。0cv2.cvtColor()関数で色調変換・反転cv2.cvtColor()関数を使うことで、画像を別の色空間を変換が可能、らしい。とりぞーい、異空間に飛ばされるの?まぁ、線形代数の世界では別空間への変換、というのは存じております・・・。発色の規定はRGB(BGR)以外にも色々な色度座標があるようです。詳しくは以下のwikipediaを読まれるといいでしょう。別の色空間への変換コード)変換コードは覚える必要なさそう。全ては、OpenCVの公式サイトに掲載されているので、ググりながら入力しましょう。反転はcv2.bitwise_not()関数で楽に操作cv2.flip()関数同様、色についても反転操作は楽に可能。関数の構造は以下のとおり。cv2.bitwise_not(画像データ)特に別の色空間への変換が不要かつ反転させるのであれば、cv2.bitwise_not()関数で楽に操作できる。画像処理ではよく2値化が多用される。特定のマークや物体を抜き出すために、しきい値以上に明るい色で白・黒に分離する処理のことを2値化という。Pythonでの二値化はcv2.threshold()関数を利用します。2値化後の画像データ)となる。プログラミングの一例は以下。cv2.bitwise_and()関数でマスキングする元画像に白黒画像でマスクし、白の部分(あるいは黒の部分)と被る部分だけ元画像を表示することをマスキングといいます。マスク画像)元画像1と元画像2は同じ画像でも問題有りません。プログラミング例は以下です。)を指定し、カーネルサイズの範囲に含まれるピクセルを平均化させることで、ぼかす処理を平滑化というらしい。0)プログラミンの例を書いてみた。cv2.fastNlMeansDenoising()関数でノイズ除去2値化などを行う場合、画像にノイズが乗っていると正確に処理されない場合があります。そのため、事前のデータクレンジングとして、ノイズ除去を行うことがあるらしい。ノイズ除去に使われるのは以下の二種類。カラー画像の場合cv2.fastNlMeansDenoisingColored(画像データ)グレースケールの場合cv2.fastNlMeansDenoising(画像データ)プログラミングとしては、以下のように扱います。膨張(や後に出てくる収縮)もノイズ除去に使われる。膨張は、フィルタ内の最大値(白)を中心に重畳処理(要は掛け算)するもの。フィルタ)フィルタは主に二種類あるようだ。以下の4近傍/8近傍のフィルタ。同様にフィルタ内の最小値(黒)を中心に重畳処理したものを収縮というらしい。仕事もPC二台体制の時代。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。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。(vii)では、社会人の学び直しともいわれる「リカレント教育」について情報を提供します。(i)~(ix)の各記事は以下よりご覧いただけます。近畿地方の旧帝大の博士前期課程(工学)を修了後、自動車R&Dエンジニア、外資系コンサル(2社)を経て、現在は4社目で人工知能(AI)ベンチャー企業の企画責任者。キャリア選択の自由をこよなく愛し、変幻自在なキャリア(プロティアン・キャリア)を体現していると自負する。Outの荒波に揉まれながら、3年連続の業績トップと日本支社で最速昇進。現代版プロティアン・キャリアを実践し、2度の転職を経て年収が650万円アップし、30代中盤で年収が1500万円に到達。共働き家庭の二児の父。妻のキャリアアップも応援しつつ、夫婦揃って子育てや教育について日々研究中です。@bbtokyo3bbtokyoについてbbtokyo.netは、『一次情報』が最も重要と考えています。サイト内ですべての記事は、一次情報源、或いは、筆者自身の実体験を元に制作されています。私達は、読者の皆様にとって、信頼できる情報を提供し、専門性を有した記事を提供するよう努めています。bbtokyo.net。