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.
- 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.
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.

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.
Python + OpenCV 入門(2)
上記のプログラムを次のように変更しよう
- 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.
- 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.
- 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')
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.