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SJS2016 ex04 [edit]

課題いっぱいありますが,1回で全部終わらせようという意図ではありません. 自分で進められるひとはどんどん先へ進めたらよいですが.

これまでの分 [edit]

  • 以前の分を全て報告してokをもらってから,今回分にすすみましょう.

課題A [edit]

Python + OpenCV 入門

step1 プログラムを書く [edit]

step2 実行する [edit]

まず,右の画像を手元に保存します. blackuni3.png

そして,次のようにプログラムを実行します.

$ python displayimage.py

hoge.png という画像ができてるので,眺めます

$ open hoge.png          注1: 以下参照
$ display hoge.png &    注2: ImageMagick の display コマンドを使う場合

注1: open は Mac OS X 独自のコマンド.関連づけられているアプリケーションに渡して実行.デフォルトでは「プレビュー」が開く.

OpenCV に関する情報は,http://docs.opencv.org/3.1.0/ などへどうぞ.

課題B [edit]

Python + OpenCV 入門(2)

上記のプログラムを次のように変更しよう

  1. 画像の向きの反転のかわりに,画素値の反転をさせた画像を作り,それを表示&出力する.ヒント: OpenCV+Python では画素値を Numpy の array に格納します.それがわかれば 255 から引くだけなので1行で書けます.
  2. 元の画像と,それを上下反転させた画像の平均(両者を足して2で割る)を作り,それを表示したり出力する.
    • まずは単純に足して2で割ってみよう.うまくいかず化け猫がでてくるはず.
    • うまくいかない理由を考えよう.たとえば img の内容を表示させてみると
      In [2]: img
      Out[2]: 
      array([[[161, 143, 142],
      中略
              [160, 152, 152]]], dtype=uint8)
      
      となっていて,dtype が uint8 となっている.これが怪しい.
  3. 元の画像と,それを上下反転させた画像の平均をちゃんと作れるようにしよう.
    • 画素値の入っている np.array の dtype を 変えるのがよいだろう.ヒント:
      In [1]: x  = np.array([1,2,3])
      
      In [2]: x.dtype
      Out[2]: dtype('int64')
      
      In [3]: y = np.array([4,5,6])
      
      In [4]: z = (x + y)/2
      
      In [5]: z
      Out[5]: array([2, 3, 4])
      
      In [6]: z.dtype
      Out[6]: dtype('int64')
      
      In [7]: x.astype(float).dtype
      Out[7]: dtype('float64')
      
      In [8]: z = (x.astype(float) + y)/2
      
      In [9]: z
      Out[9]: array([ 2.5,  3.5,  4.5])
      
      In [10]: z.dtype
      Out[10]: dtype('float64')
      

課題C [edit]

Python + OpenCV 入門(3)

適当な画像に適当な処理を施すプログラムを作りなさい.ただし,画像の拡大と縮小をする処理を必ず入れること.


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Last-modified: 2016-10-10 (月) 11:16:14 (347d)