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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

Matplotlib による画像の表示

ここでは Jupyter Lab や Jupyter Notebook 内で Matplotlib を使って画像を表示してみます．まず，表示したい画像ファイルをノートブックと同じフォルダにコピーします．例えば，次の画像ファイルを ink.png として設置しておきます． 

ink

なお，上の画像はアルファチャンネルを持つ RGBA 形式の PNG 画像ファイルです．

Matplotlib を使って Jupyter Lab / Jupyter Notebook 内で画像データを表示するために matplotlib をインポートします． 


import matplotlib.pyplot as plt

また4Kディスプレイやレティーナディスプレイのような高解像度ディスプレイを使用しているときには次の2行を実行すると高精細なグラフが表示できるようになります． 


from IPython.display import set_matplotlib_formats
# from matplotlib_inline.backend_inline import set_matplotlib_formats # バージョンによってはこちらを有効に
set_matplotlib_formats('retina')

画像を表示させるための最低限のコードは次のようになります． 


ink_img = plt.imread('ink.png')
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 6))
ax.imshow(ink_img)
plt.show()
filters_00_ink_rgba

次のページでは，様々なオプションを指定して画像を表示させるための関数を定義します．

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