Python 学習:SciPy で Image manipulation ・・・

2015-03-18 :  PCクリニック
本文の前に、
-・・・ -・-
現時点での blogramのランクインカテゴリは、
5、2、0、0、1、 0、1、0、0、0(41)で、換算ポイント 69pt 。
3日前の午前中に「FM COCOLO」が57位にアップ。
以降「C言語」「Firefox」「グルコサミン」等々上位はbg値全く変わらず。
・-・ - -・

さて、本文。

画像のノイズ除去について、
「Python denoise」で検索していたら、
2.6. Image manipulation and processing using Numpy and Scipy
が見つかった。

このサイトは、何度も何度も参照している:
Python Scientific Lecture Notes
ですね。

1年前(2014-03-08)の記事:「Python 学習:plotグラフPDF出力
では、「1.4. Matplotlib: 作図

10ヶ月前(2014-05-28)の記事:「Python 学習:scikits-image って?
では、「3. Packages and applications」>「Scikit-image:・・・
の中にある:
  3.2.4.1.1. Labeling connected components of a discrete image

7ヶ月前(2014-08-02)の記事:「Python 学習:Mayavi・MLab
では、「2.9. 3D plotting with Mayavi


この:
2.6. Image manipulation and processing using Numpy and Scipy
では、
  This chapter addresses basic image manipulation and processing
   using the core scientific modules NumPy and SciPy.
とある。
つまり、
  Python の中核モジュール「NumPy」「SciPy」による、
  “画像の操作/処理”について纏める。
と云うこと?

そして、
  For more advanced image processing and image-specific routines,
   see the tutorial Scikit-image:
   image processing, dedicated to the skimage module.
つまり、
より進化したものとして、
scikit-image
がある。


さらに、
  More powerful and complete modules:
  ・ OpenCV (Python bindings)
  ・ CellProfiler
  ・ ITK with Python bindings
  ・ many more...
つまり、
もっと強力で完成されたモジュールとしては、
  「OpenCV
  「CellProfiler」「Python/ITK」
  等々


それで、この「第2.6章」は、学習必須!


因みに、

Creating a numpy array from an image file:

>>> from scipy import misc
>>> lena = misc.imread( 'lena.png' )
>>> type( lena )
< type 'numpy.ndarray' >

>>> lena.shape, lena.dtype
( ( 512, 512 ), dtype( 'uint8' ) )


つまり、
  scipy.misc.imread
で画像ファイルを読み込むと、
2次元の Numpy アレイ
に成っている!

(実際には、PIL を使っている?ようだが)
この章の構成は:・・・・・
  Chapters contents

  Opening and writing to image files
  Displaying images
  Basic manipulations
  ・ Statistical information
  ・ Geometrical transformations
  Image filtering
  ・ Blurring/smoothing
  ・ Sharpening
  ・ Denoising
  ・ Mathematical morphology
  Feature extraction
  ・ Edge detection
  ・ Segmentation
  Measuring objects properties: ndimage.measurements


これで、学習ダ?


本日はここまで。


見ていただいた序でとは厚かましい限りですが、
お帰りに投票して頂けるとなお嬉しいです。 ⇒ blogram投票ボタン


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