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初めてのopencv3 [2017/10/23] adash333 [Image.sizeとnp.array.shape] |
初めてのopencv3 [2018/10/07] (現在) |
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ライン 38: | ライン 38: | ||
==== Image.sizeとnp.array.shape ==== | ==== Image.sizeとnp.array.shape ==== | ||
- | PILのImage.size | + | PILのImage.sizeは、画像の横幅(width:幅)と縦幅(height:高さ)を返します。 |
<code> | <code> | ||
from PIL import Image | from PIL import Image | ||
ライン 45: | ライン 46: | ||
# 画像の読み込み | # 画像の読み込み | ||
img = Image.open('cat.jpg') | img = Image.open('cat.jpg') | ||
+ | |||
# 画像の幅と高さを取得 | # 画像の幅と高さを取得 | ||
width, height = img.size | width, height = img.size | ||
+ | print(img.size) | ||
+ | print(width) | ||
+ | print(height) | ||
+ | |||
# 元の画像と同じサイズのImageオブジェクトを作成する | # 元の画像と同じサイズのImageオブジェクトを作成する | ||
img2 = Image.new('RGB', (width, height)) | img2 = Image.new('RGB', (width, height)) | ||
+ | |||
+ | # img2をcat2.jpgという名前で保存する | ||
+ | img2.save(‘cat2.jpg’) | ||
</code> | </code> | ||
+ | cv2(OpenCV)の場合\\ | ||
+ | cv2.imreadで画像を読み込む。このとき画像はBGRになっている。\\ | ||
+ | OpenCVで読み込んだ画像のタイプはnumpy arrayになっているため、画像の縦横を調べるときは、Numpyのshapeメソッドを用いる。 | ||
+ | |||
+ | <code> | ||
+ | %matplotlib inline | ||
+ | import cv2 | ||
+ | import matplotlib.pyplot as plt | ||
+ | |||
+ | img = cv2.imread(‘cat.jpg’) | ||
+ | |||
+ | print(img.shape) | ||
+ | |||
+ | # OpenCVの画像はデフォルトだとBGR画像であるため、 | ||
+ | # matplotlib(こちらはRGB画像)で正しく表示するためには色変換が必要 | ||
+ | # 具体的には、cv2.cvtColor()関数を用いる | ||
+ | cvimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) | ||
+ | plt.imshow(cvimg) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Numpyのnp.array.shapeは、行列の行(height:縦に並んだ要素の個数)と列(width:横に並んだ要素の個数)を返します。 | ||
+ | |||
+ | <code> | ||
+ | import numpy as np | ||
+ | a = np.arange(60).reshape(10, 6) | ||
+ | # 配列の形 | ||
+ | a.shape | ||
+ | |||
+ | # 要素数 | ||
+ | a.size | ||
+ | |||
+ | # 行数、列数の取り出し | ||
+ | # 画像をNumpy配列に変換したときは、以下を | ||
+ | # height, width = a.shape | ||
+ | # と書くことがある | ||
+ | nrow, ncol = a.shape | ||
+ | print(nrow) | ||
+ | print(ncol) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | <wrap hi> | ||
+ | sizeとshapeで、widthとheightの順番が逆になりますので、注意が必要です。 | ||
+ | </wrap> | ||
+ | |||
+ | PILとNumpyの組み合わせ\\ | ||
+ | 以下は、NumPy配列の扱いとなります。 | ||
+ | <code> | ||
+ | from PIL import Image | ||
+ | import numpy as np | ||
+ | |||
+ | # グレースケール画像にしてからNumpy配列に変換 | ||
+ | im = np.array(Image.open('img.jpg').convert('L')) | ||
+ | print(im.shape) | ||
+ | print(im.dtype) | ||
+ | print(im) | ||
+ | |||
+ | # カラー画像のままNumpy配列に変換 | ||
+ | im = np.array(Image.open('img.jpg')) | ||
+ | print(im.shape) | ||
+ | print(im.dtype) | ||
+ | print(im) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | |||
+ | Chainer用の画像処理メモ(4)pythonでの画像の操作 "from PIL import Image"\\ | ||
+ | http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=20135 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | Chainer用の画像処理メモ(5)初めてのNumPy"import numpy as np"\\ | ||
+ | http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=20153 | ||
+ | |||
+ | [OpenCV Python]画像の幅、高さ、チャンネル数、depth取得 | ||
+ | atinfinity edited this page on 27 Jul 2016\\ | ||
+ | https://github.com/atinfinity/lab/wiki/%5BOpenCV-Python%5D画像の幅、高さ、チャンネル数、depth取得 | ||
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+ | PythonとOpenCVで画像処理②【ウィンドウ、画像のサイズ変更】 | ||
+ | \\ | ||
+ | http://rasp.hateblo.jp/entry/2016/01/22/230852 | ||
+ | |||
+ | Python – NumPyで画像を配列として取得する\\ | ||
+ | https://endoyuta.com/2015/09/27/python-numpyで画像を配列として取得する/ | ||