2023-07

数値計算

【入門】グレースケール(Julia)【数値計算】

JuliaでRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。 基本的な流れは他の環境と一緒。 データ構造の違いに気を付ける必要がある。 さらに各チャンネル情報も0~1の正規化されたものになってる点にも注意。
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【入門】グレースケール(Scilab)【数値計算】

ScilabでRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。 基本的にはMATLABと似た感じにはなる。 デフォルトで0方向へ丸め。 整数型でキャストすると内部の変数も演算前に整数型に変わってしまう。 これを抑制するためにdoubleへキャストなどを使用する。
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【入門】グレースケール(Python)【数値計算】

Python(NumPy)でRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。 次いでにOpenCVによるグレースケール化も。 OpenCVによるグレースケール化はコーデック依存な面がある。 画像データはの1チャンネル1ピクセルは8bit長。
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【入門】グレースケール(MATLAB)【数値計算】

MATLABでRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。 画像データの型の都合でuint8のキャストが必要。 unit8キャスト時に小数点以下が自動で四捨五入される。 小数点以下切り捨て(0方向への丸め)をしたい場合はfix関数を使用する。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その14【グレースケール⑥】

JuliaでRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。 基本的な流れは他の環境と一緒。 データ構造の違いに気を付ける必要がある。 さらに各チャンネル情報も0~1の正規化されたものになってる点にも注意。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その13【グレースケール⑤】

ScilabでRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。 基本的にはMATLABと似た感じにはなる。 デフォルトで0方向へ丸め。 整数型でキャストすると内部の変数も演算前に整数型に変わってしまう。 これを抑制するためにdoubleへキャストなどを使用する。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その12【グレースケール④】

Python(NumPy)でRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。 次いでにOpenCVによるグレースケール化も。 OpenCVによるグレースケール化はコーデック依存な面がある。 画像データはの1チャンネル1ピクセルは8bit長。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その11【グレースケール③】

MATLABでRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。 画像データの型の都合でuint8のキャストが必要。 unit8キャスト時に小数点以下が自動で四捨五入される。 小数点以下切り捨て(0方向への丸め)をしたい場合はfix関数を使用する。
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【入門】グレースケール【数値計算】

画像処理の実験をする際はグレースケールにしておくのが一般的。 グレースケールにも種類がある。 犬と自転車の画像を元にRGB平均とSDTV規格を比較してみた。 今後の予定としては各ツール、各言語でこれらを実施し、クセのようなものを認識する。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その10【グレースケール②】

犬と自転車の画像を元にRGB平均とSDTV規格を比較してみた。 ぶっちゃけ思ったほどの差は感じない。 とりあえずSDTVで進める。 今後の予定としては各ツール、各言語でこれらを実施し、クセのようなものを認識する。