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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その38【非極大値抑制③】

非極大値抑制の「勾配の特定方法」について解説。 2次元平面で考えるためには勾配の方向が重要。 勾配の方向は、横、縦それぞ 実際にはarctan関数を使用する。 arctan関数はtan関数の逆関数。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その37【非極大値抑制②】

非極大値抑制の大雑把な雰囲気を確認。 図で確認。 2次元平面に実施す これも図で確認。 様々な方向から見た極大値を意識する必要がある。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その36【非極大値抑制①】

エッジ検出もっとシビアに行いたい。 非極大値抑制を使うといい感じになる。 同様の用語が物体検出器でも出てくるが別物。 具体的な話は順を追って説明する。
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【入門】微分フィルタ(Julia)【数値計算】

JuliaでSobelフィルタを実施。 MATLABと同じ結果が得られた。 コード上の演算はほぼMATLABと一緒 画像が0~1で正規化されている点に注意。 画像書き出し時にも再度正規化しておくと良い。
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【入門】微分フィルタ(Scilab)【数値計算】

ScilabでSobelフィルタを実施。 MATLABと同じ結果が得られた。 uint8にキャストする際は、事前にmin,maxを使用してサチュレーションをしておく必要がある。
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【入門】微分フィルタ(Python)【数値計算】

Python(NumPy)でSobelフィルタを実施。 MATLABと同じ結果が得られた。 np.arrayがuint8になっている状態を維持する必要がある。 imwrite時にuint8になっていないと期待した出力にならない。
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【入門】微分フィルタ(MATLAB)【数値計算】

MATLABでSobelフィルタを実施。 想定通りの結果が得られた。 というより、前回までの結果が実はMATLABで実施したものだった。 他の環境、言語でも同様の結果が得られるかが確認ポイントになる。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その35【微分フィルタ⑪】

JuliaでSobelフィルタを実施。 MATLABと同じ結果が得られた。 コード上の演算はほぼMATLABと一緒 画像が0~1で正規化されている点に注意。 画像書き出し時にも再度正規化しておくと良い。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その34【微分フィルタ⑩】

ScilabでSobelフィルタを実施。 MATLABと同じ結果が得られた。 uint8にキャストする際は、事前にmin,maxを使用してサチュレーションをしておく必要がある。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その33【微分フィルタ⑨】

Python(NumPy)でSobelフィルタを実施。 MATLABと同じ結果が得られた。 np.arrayがuint8になっている状態を維持する必要がある。 imwrite時にuint8になっていないと期待した出力にならない。