【入門】画像処理概要(Julia)【数値計算】

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はじめに
使用する画像再掲
前準備
画像読み込み
画像表示
画像処理
画像書き出し
まとめ

はじめに

の、
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第3章その8【画像操作⑦】

を書き直したもの。

各ツール、各言語で画像の読み込み、処理、保存の基本的な記載の仕方を確認していく。
今回はJulia。

使用する画像再掲

今回はJulia。
使用する画像の再掲する。

ファイル名はdog.jpgとする。

前準備

画像処理用のパッケージを追加する必要がある。
ImagesとImageViewがそれに該当する。

julia> Pkg.add("Images")
julia> Pkg.add("ImageView")

OpenCVベースではなく、ImageMagickベースのパッケージとなる。
この影響か、他の環境と比べてややデータ構造等が変わっている点に注意が必要。

画像読み込み

まずは画像の読み込み。
事前にusing Imagesをしていることが前提にはなる。

julia> using Images
julia> im = load("dog.jpg");

雰囲気は他の環境と一緒だが、関数名は別物。
全体的にかなり乖離した仕様になってると思った方が良い。

画像表示

画像表示は以下。

julia> using ImageView
julia> imshow(im)

imshowを使用しており、他の環境と似ているが、
これはたまたま一緒と思った方が良いだろう。

画像処理

まずは、赤の成分を抽出。

julia> imc=channelview(im);
julia> imc[2:3,:,:].=0;
julia> im=colorview(RGB, imc);
julia> imshow(im);

ここらへんから、他の環境との違いが見えてくる。

他の環境では、画像を読み込んだ際に配列として取得されるのだが、
Juliaの場合は構造体的な形で取得される。
それを配列に変換するのが、channelview
その配列を元の構造体に戻すのがcolorview。
配列の状態も他の環境と異なり、
channel,y,xの順番になってる。
他の環境はy,x,channel。
その違いは
imc[2:3,:,:].=0;
で現れている。

MATLABとかだと、
im(:,:,(2:3)) = 0;
だったから、色の要素の位置が違うのがわかるだろう。
ここはかなり注意が必要。

そして、左右反転。

julia> imc=imc[:,:,end:-1:1];
julia> im=colorview(RGB, imc);
julia> imshow(im);

MATLABの時は、
im = im(:,end:-1:1,:);
だったが、
MATLAB：y,x,channel
Julia：channel,y,x
の影響で反転させる次元が違う。

画像書き出し

最後は画像の書き出し。

julia> im=colorview(RGB, imc);
julia> save("dog2.jpg",im);

colorviewで構造体に戻さないと書き出しができない。

これはimshowによる表示の時も一緒。
先ほどは、loadしたものをそのままimshowしたのでcolorviewの出番はなかったが、
実際はimshowの直前でcolorviewを使用することになるはず。

まとめ

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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