今回は同じディレクトリ内のlabyrinth.jpegの読み書きをしてみよう。, 自分でピクセルを指定して、画像を作りたい、と考える人もいるかもしれない。 you can read useful information later efficiently. Why not register and get more from Qiita? これは上の画像を見ても透過しているかわかりにくいが、gimpなどでみると、透明であることがよくわかる。, パッと見、横方向に縮んでいるが、目盛を見れば拡大されている。(img_expand.sizeで確認してもよい), 上のコードではdecomposition(チャンネル分解は英語でcolor decompositionというらしい)という関数を定義している。これは基本的にはimg*[0,0,1]という操作をしているが、型が若干複雑なため、関数を定義した。, RGBの3次元の値を持ったピクセルをYの1次元の値のみを持つピクセルに変換することをグレースケール化という。要するに、白黒画像を作る手法である。 PythonのNumPy配列の要素の参照や取り出し、抽出などの操作まとめ Python の Numpy を使った配列は、機械学習や科学技術計算に不可欠なものです。 そして、それらを行うには、配列の要素の値をスムーズに操作できるようになっておくと、より良いでしょう。 白黒画像には、vmin, vmaxの指定が必要である。 rowの部分は、1箇所指定でも、範囲指定でもよい。, X[:,col]で指定した列が取り出せるが、取り出した結果は下記の通り1次元のnumpy arrayになる。 np.ix_では行番号と列番号が入ったnumpy arrayのtupleが返される。, Matlabなんかだとfindを使うが、numpyの場合はnonzero()を使用する。または、np.whereでも良い。, X.transposeでも良さそうだが、一次元のnumpy arrayをtransposeしても何も起きない。 Pythonista3でnumpy 1.8.0|matplotlib 1.4.0 で動作確認している。, python 3の知識とnumpy、matplotlibの知識を前提としている。(あとは、numpyと付属して、行列の知識とか), 画像の読み込み、表示、保存にはmatplotlib.pyplotを使う。また、読み込んだ画像はnumpy.ndarrayに格納される。 2. cmap = 'gray' これを試しにこの中のどれかに変えてみると、解釈が変わって色味も変わる。(例えばYlOrBr_rを使うとセピアっぽい)cmapを自作する事も可能である。, これは、勝手にかかってるフィルターを外すものである。(というかアンチエイリアス)なぜ最初からかかっているのかは知らないが、少なくとも各ピクセルが思い通りの色になっていることを確認するうえで邪魔なので外しておく。 What is going on with this article? もう既に長すぎるので概略と目次にとどめました。詳しくはリンクに飛んでください。また、中級編から使う画像が変わります。なんたってどうして私は赤の入ってない画像を使ってたんだ…。, グレースケール化、とは各ピクセルに充てられたRGBの値を白黒の値Yを計算する手法である。 詳しく学びたい人は. このときendは含まれないので注意が必要。(Matlabではendは含まれる。) しかし、これをpltに伝えるにはあの手この手が必要である。, dtypeの指定は実は今回、不要である。これはむしろ、カラーの時に役立つ指定であるが、つけておいて損はないと思われる。 3. vmin = 0, vmax = 255 # => plt.imshow(img_rgb, interpolation = 'none') と同じ, # => plt.imshow(img_rgba, interpolation = 'none') と同じ, you can read useful information later efficiently. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. Help us understand the problem. img_mid_v = (np.max(img, axis = 2) + np.min(img, axis = 2))/2ではだめなのか、という疑問が湧くかもしれない。答えは「だめなのだ」である。理由は 最大値と最小値を先に足すと、uint8がオーバーフローするからである。なお、型はfloatになった後、img_showでuint8に戻る。, ちなみに、np.max(img, axis = 2)//2 + np.min(img, axis = 2)//2でも大して変わりはないが、最小値と最大値でそれぞれ切り捨てが行われることに気を付けたい。, 人間はRGBのうち、Gを一番強く認識しているらしい。これに注目したのが、Gチャンネル法である。 画像処理ライブラリに頼らず、行列演算だけで画像処理をするお話。Pythonistaでも可能, Open CVとかPillowに頼らず、numpyとmatplotlibを使って、様々な画像処理を実際に書いてみる。iOSアプリのPythonistaでも使える組み合わせだ。, 標準ライブラリのほかに、numpyとmatplotlibを使う。pandasとかscipyは使っていない。この組み合わせはmatlabユーザーにも取っつきやすい文法だと思われる。, Windows10でPython 3.5.2|Anaconda 4.2.0のnumpy 1.12.1|matplotlib 2.0.0 Help us understand the problem. このページでは、Pandas で作成したデータフレームを操作して、特定の行・列を取得し、目的の形へ加工する手順について紹介します。, なお、特定の行、列を除外する方法については、「Pandas のデータフレームの特定の行・列を削除する」の記事をご参照ください。, : (コロン) で行番号を指定することで、特定の区間の行を抽出できます。行番は 0 行目から始まる点に注意しましょう。, iloc アトリビュートを用いて、行や列の位置に基づいて行・列を取得することができます。行や列は 0 行目・0列目から始まる点に注意しましょう。, True または False を返す式を指定することで、特定の条件式に基づく行・列の取得ができます。, isin() メソッドと組み合わせて使うことで、複数の特定の値を含む行・列の抽出ができます。, 参考: 10 Minutes to pandas — pandas 0.18.0 documentation, # 行名 = "20130102" ~ "20130104" の "A" 列と "B" 列を取得, Anaconda を利用した Python のインストール (Ubuntu Linux), Tensorflow をインストール (Ubuntu) – Virtualenv を利用, 10 Minutes to pandas — pandas 0.18.0 documentation.

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