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目次

  1. scikit-image のインストール
  2. Matplotlib による画像の表示
  3. 表示関数の定義
  4. RGBA から RGB への変換
  5. グレースケールをイメージする
  6. RGB からグレースケールへの変換
    1. RGB 平均
    2. ITU-R Rec BT.602
    3. Contemporary CRT phosphors (Rec 709)
    4. 3種類の比較
    5. scikit-image の rgb2gray 関数
  7. 平均化フィルタ
    1. 平均化フィルタの自作
    2. 平均化フィルタの一般化
    3. scikit-image の平均化フィルタ関数
  8. ガウシアンフィルタ
  9. バイラテラルフィルタ
  10. ランダムノイズとフィルタ
  11. ソーベルフィルタ
    1. ソーベルフィルタの自作
    2. scikit-image の sobel 関数
    3. 平均化／ガウシアンフィルタとソーベルフィルタの併用

画像フィルタの作成と利用

scikit-image のインストール

このセクションでは scikit-image で提供される様々な画像フィルタを利用してみましょう．また，一部の画像フィルタについてはその特徴を理解するために自作もしてみます．

まずは，pip コマンドを使って scikit-image をインストールします．Windows の Anaconda Prompt や macOS のターミナルを利用する場合には，次のコマンドを入力します． 

% pip install scikit-image ⏎
Collecting scikit-image
  Using cached scikit_image-0.19.3-cp39-cp39-macosx_12_0_arm64.whl (12.5 MB)
Collecting networkx>=2.2
  Using cached networkx-2.8.6-py3-none-any.whl (2.0 MB)
Collecting PyWavelets>=1.1.1
  Using cached PyWavelets-1.3.0-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl (4.3 MB)
Collecting tifffile>=2019.7.26
  Using cached tifffile-2022.8.12-py3-none-any.whl (208 kB)
Collecting scipy>=1.4.1
  Downloading scipy-1.9.1-cp39-cp39-macosx_12_0_arm64.whl (29.9 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 29.9/29.9 MB 86.8 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: pillow!=7.1.0,!=7.1.1,!=8.3.0,>=6.1.0 in /Users/rinsaka/miniforge3/envs/py39ocr/lib/python3.9/site-packages (from scikit-image) (9.2.0)
Collecting numpy>=1.17.0
  Downloading numpy-1.23.3-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl (13.4 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13.4/13.4 MB 73.9 MB/s eta 0:00:00
Collecting imageio>=2.4.1
  Using cached imageio-2.21.2-py3-none-any.whl (3.4 MB)
Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /Users/rinsaka/miniforge3/envs/py39ocr/lib/python3.9/site-packages (from scikit-image) (21.3)
Requirement already satisfied: pyparsing!=3.0.5,>=2.0.2 in /Users/rinsaka/miniforge3/envs/py39ocr/lib/python3.9/site-packages (from packaging>=20.0->scikit-image) (3.0.9)
Installing collected packages: numpy, networkx, tifffile, scipy, PyWavelets, imageio, scikit-image
Successfully installed PyWavelets-1.3.0 imageio-2.21.2 networkx-2.8.6 numpy-1.23.3 scikit-image-0.19.3 scipy-1.9.1 tifffile-2022.8.12

あるいは，Jupyter Notebook でシェルコマンドを使って次のコマンドを実行しても構いません．シェルコマンドは先頭に ! を入力する必要があることに注意してください． 

!pip install scikit-image

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