初めてのopencv3
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初めてのopencv3 [2017/10/21] – [pillowについてのリンク] adash333 | 初めてのopencv3 [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1 | ||
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をご覧ください。 | をご覧ください。 | ||
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+ | ==== Image.sizeとnp.array.shape ==== | ||
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+ | PILのImage.sizeは、画像の横幅(width: | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | from PIL import Image | ||
+ | import numpy as np | ||
+ | |||
+ | # 画像の読み込み | ||
+ | img = Image.open(' | ||
+ | |||
+ | # 画像の幅と高さを取得 | ||
+ | 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 | ||
+ | img2 = Image.new(' | ||
+ | |||
+ | # img2をcat2.jpgという名前で保存する | ||
+ | img2.save(‘cat2.jpg’) | ||
+ | |||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | 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。 | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | %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, | ||
+ | plt.imshow(cvimg) | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | Numpyのnp.array.shapeは、行列の行(height: | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | import numpy as np | ||
+ | a = np.arange(60).reshape(10, | ||
+ | # 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) | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | <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。 | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | PILとNumpyの組み合わせ\\ | ||
+ | 以下は、NumPy配列の扱いとなります。 | ||
+ | < | ||
+ | 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(' | ||
+ | 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(' | ||
+ | print(im.shape) | ||
+ | print(im.dtype) | ||
+ | print(im) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | |||
+ | Chainer用の画像処理メモ(4)pythonでの画像の操作 "from PIL import Image" | ||
+ | http:// | ||
+ | |||
+ | |||
+ | Chainer用の画像処理メモ(5)初めてのNumPy" | ||
+ | http:// | ||
+ | |||
+ | [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:// | ||
+ | |||
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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:// | ||
+ | |||
+ | Python – NumPyで画像を配列として取得する\\ | ||
+ | https:// | ||
+ | |||
+ | |||
+ | 初めてのPython画像処理\\ | ||
+ | https:// | ||
+ | |||
+ | 2017-02-16 | ||
+ | Python, Pillowを使って画像を一括でリサイズ(拡大・縮小)する方法\\ | ||
+ | https:// | ||
+ | |||
+ | |||
+ | 2017-01-25 | ||
+ | Pythonでファイル名の前後に文字列や連番を加えて一括で変更\\ | ||
+ | https:// | ||
+ | |||
+ | |||
===== 参考文献 ===== | ===== 参考文献 ===== | ||
行 42: | 行 171: | ||
→わかりやすいです。コードがPython2, | →わかりやすいです。コードがPython2, | ||
+ | |||
+ | jupyter notebookでOpenCV 3.1を動かす(2) | ||
+ | データ解析 | ||
+ | 2017/ | ||
+ | http:// | ||
+ | |||
+ | →jupyter notebookでcv2で画像をインライン表示する場合は、 | ||
+ | < | ||
+ | %matplotlib inline | ||
+ | import matplotlib.pyplot as plt | ||
+ | </ | ||
+ | として、利用します。RGBとBGRに注意しながら、コードを記載します。 | ||
+ | |||
+ | OpenCVで画像の読み込みと表示、保存20160216\\ | ||
+ | http:// | ||
===== pillowについてのリンク ===== | ===== pillowについてのリンク ===== |
初めてのopencv3.1508591558.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)