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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

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画像フィルタの作成と利用

ソーベルフィルタ

scikit-image の sobel 関数

前のページでソーベルフィルタの理屈がある程度理解できたので，scikit-image のソーベルフィルタを使ってみよう．

まず，「表示関数の定義」ページを参照し，ライブラリのインポートと関数の定義を実行したあと，画像ファイルをグレースケールに変換して表示します．

コピー
ink_img = plt.imread('ink.png')
img = color.rgba2rgb(ink_img)
gray_img = color.rgb2gray(img)
show(gray_img)

オリジナル

scikit-image では filters.sobel 関数が提供されています．詳細やソースコードはここを参照してください．それでは，ソーベルフィルタを適用してその結果を表示します．

コピー
sobel_result = filters.sobel(gray_img)
show(sobel_result)

しきい値を 0.02 としてエッジの検出を行います．

コピー
show(sobel_result < 0.02)

0.02

以降，しきい値を徐々に大きくします．

コピー
show(sobel_result < 0.04)

0.04

0.06

0.08

0.10

0.12

0.14

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