SJS/2016/ex04

SJS2016 ex04†

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†

• 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†

Python + OpenCV 入門

step1 プログラムを書く†

#gist(f4f1a5309d145883c9a3)

step2 実行する†

まず，右の画像を手元に保存します．

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/3.3.0/ などへどうぞ．または，「opencv python ほげ」等でググるのもよいでしょう．

課題B†

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†

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．

takataka

龍谷大学
　先端理工/数理
　　高橋隆史
　　　時間割/2023

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