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はじめに
の、
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その63【アフィン変換⑦】
を書き直したもの。
タイトルはアフィン変換になっているが、
実際にはキャンパス拡張の話。
今回はScilabで実施する。
キャンパス拡張【再掲】
まずは、キャンパス拡張のイメージを再掲。
今回は、これをScilabで実現する。
Scilabコード
Scilabコードは以下。
canvas_expansion.sci
function img = canvas_expansion(img, x, y)
[H, W] = size(img);
WID = W+x;
HID = H+y;
e_img = uint8(zeros(HID, WID));
e_img(int32((HID-H)/2)+1:int32((HID+H)/2), int32((WID-W)/2)+1:int32((WID+W)/2)) = img;
img = uint8(e_img);
endfunctioncanvas_expansion_test.sci
function canvas_expansion_test()
img = imread('dog.jpg');
r = img(:,:,1);
g = img(:,:,2);
b = img(:,:,3);
// SDTVグレースケール
img = uint8([0.2990 * double(r) ...
+ 0.5870 * double(g) + 0.1140 * double(b) ]);
img = canvas_expansion(img, 300, 300);
// グレースケール画像の書き込み
imwrite(img, 'dog_canvas_expansion.jpg');
endfunction
処理結果
処理結果は以下。
考察
処理としてはMATLABと一緒。
ただし、環境によってはメモリ不足になることがある。
その場合は、元の画像を小さくしたりして対処する必要がある。
Scilabでは、以前もメモリ不足問題があった。
どのようなメモリ管理をしているのかは不明だが、
大容量の変数を確保することを想定していないようである。
というわけで画像処理としては少々相性が悪い。
メモリ不足問題にぶち当たったら暫定処置でも良いから回避する必要がある。
まとめ
- キャンパス拡張をScilabで実施。
- 手順としてはMATLABと一緒。
- メモリ不足になることがあるため、画像を小さめにしておいた方が良い。
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