初めてのopencv3

差分

このページの2つのバージョン間の差分を表示します。

この比較画面へのリンク

--- 初めてのopencv3 [2017/10/24] – [Image.sizeとnp.array.shape] adash333
+++ 初めてのopencv3 [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1
@@ 行 57: / 行 57: @@
 # img2をcat2.jpgという名前で保存する
+img2.save(‘cat2.jpg’)
 </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>
@@ 行 68: / 行 106: @@
 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
+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/

初めてのopencv3.1508811147.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)