2023-07

数値計算

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その9【グレースケール①】

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。 カラー(RGB)の際は各チャンネルに対して同じ処理をすれば良い。 グレースケールにも種類がある。 SDTV規格が一般的らしい。
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【入門】画像処理概要(Julia)【数値計算】

Juliaで画像処理。 ImagesとImageViewのパッケージをインストール。 OpenCVではなくImageMagickを使用したパッケージなので他の環境と性格が異なる。 ImagesのAPIとやり取りする場合は基本構造体ベースだが、処理をする際は配列にするなど行ったり来たりが発生する。
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【入門】画像処理概要(MATLAB)【数値計算】

MATLABで画像処理。 読み込みはimread。 画像の構成を維持した2次元配列に、RGBの3チャンネルがぶら下がる。 結果として3次元配列になる。 画像の加工は配列操作を駆使する。 配列操作の基本を身に着けた方がお得。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その8【画像操作⑦】

Juliaで画像処理。 ImagesとImageViewのパッケージをインストール。 OpenCVではなくImageMagickを使用したパッケージなので他の環境と性格が異なる。 ImagesのAPIとやり取りする場合は基本構造体ベースだが、処理をする際は配列にするなど行ったり来たりが発生する。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その7【画像操作⑥】

ScilabのIPCVでカメラキャプチャ。 Scilab、IPCVというよりOpenCVの機能。 基本的にはPythonで実施したことと同じことは可能。 API名が異なる点に注意。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その6【画像操作⑤】

Scilabで画像処理。 IPCVパッケージのインストールが必要。 中身はOpenCV。 OpenCVベースなので色の並びがBGRかと思いきやRGB。 終端要素しては$。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その5【画像操作④】

Pythonでカメラキャプチャ実施。 cv2で実施可能。 1フレームずつ取得でき、1フレーム単位でみれば画像と一緒。 実際には処理負荷軽減、分散等を意識することが多い。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その4【画像操作③】

Pythonで画像処理。 OpenCVを利用するcv2パッケージが必要。 1ピクセルのRBGの並びがBGRになっている点に注意。 反転させる場合のスライシングは::-1。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その3【画像操作②】

MATLABで画像処理。 読み込みはimread。 画像の構成を維持した2次元配列に、RGBの3チャンネルがぶら下がる。 結果として3次元配列になる。 画像の加工は配列操作を駆使する。 配列操作の基本を身に着けた方がお得。
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【入門】画像操作(各環境で確認する内容)【数値計算】

画像の読み込み、保存について具体的にやることを列挙。 カメラキャプチャもやるが、ツール、言語によってはできないor難しい場合あり。 使用する画像は例の「犬と自転車」。 お試し画像処理は赤成分の抽出と左右反転をやってみる。