# [ 0.0391927 0. cv2.filter() で画像にエンボスフィルタを適用できます。 演算結果は $[0, 255]$ に収まらないので、ddepth=cv2.CV_32F を指定して、結果は float32 型の配列で受け取ります。 その後、$[0, 255]$ の範囲にスケールします。 水平方向のエンボスフィルタ 画像処理を基礎から学ぶ 私は、カメラが好きなこともあり、画像処理に関しても興味あります。一般的には、RAW現像とかPhotoShopのテクニックなどを身につける人が多いようですが、私の場合は、何故かpythonやOpenCVという便利な画像処理ライブラリを使って画像処理ソフトを自作する … ここでは、さらに、画素間の画素値の差にガウス分布の重みつけを採用している。 -0.09653235 0. Pythonを利用した画像処理に最適な本ってどんなものがある？ 自分のレベルに最適な本が知りたい！ Pythonを利用した画像処理は比較的簡単に取り組めるため、初学者にとっても入りやすい入り口の一つ … 誤検出分を取り除くために一定の範囲のみ検出するようにする。 ここでは、他の小領域（周囲の画像領域）との類似度の差に対して、重み付をしている。 この中で最も分散が少ない物を選ぶ。, ガウスフィルタによるの平滑化の実施。 $$, 比較的エッジを残したまま平均化できる。 私は、カメラが好きなこともあり、画像処理に関しても興味あります。一般的には、RAW現像とかPhotoShopのテクニックなどを身につける人が多いようですが、私の場合は、何故かpythonやOpenCVという便利な画像処理ライブラリを使って画像処理ソフトを自作するところから始めようとしています。, ただ、OpenCVは便利なのですが、便利さがゆえにブラックスボックス的に使ってしまっているのが気になっていました。やっぱり内部で何をしているかわかっていないと、ちょっとAPIに無い処理をしたいときや、問題が発生したときに何をどうすれば良いのか全然分からないですし、OpenCVを使うまでもない処理にOpenCVを使ってしまうのもよろしく無いなと思います。Open CVインストール手間ですし結構時間かかるので（特にRaspberry Piとかだと）。, 基礎から理解するには、OpenCVのソースを読むのもよいのですが、やはり自分で一度作ってみるのが一番。というわけで、OpenCVに頼らず基礎的な画像処理のライブラリのPILと行列計算のライブラリのNumpyだけを使って、1から簡単な画像処理のフィルタを作って理解してみようかなと思います。, という感じです。ライブラリは使っているので、フルスクラッチは大げさですかね。今回の記事はMacを想定していますが、Raspberry PiでもOKです。, 環境構築は以下記事を参照して下さい。Macの場合、Raspberry Piの場合に分けてセットアップ方法を解説しています。LinuxでもOKと思いますが、ここでは環境設定は省略します。また、WindowsでもAnaconda等入れれば同じことできると思いますが、環境がないため試してはいません。悪しからず。, 上記だけだとNumpyが入らないので、以下コマンド実行してNumpyをインストールしましょう。, Raspberry Piの場合は、以下でパッケージをインストールすると良いかもしれません, セットアップも含め、python2での動作を前提にしていますが、プログラム自体はpython3でも動作します。, 画像処理のフィルタですが、実は多種多様の様々なフィルタがあります。今回はその中でも代表的な、ぼかし処理とかエッジ強調をするための画像フィルタに関して取り上げます。基本的な手法が、画像の全画素に対して、周囲の画素の値に、ある係数を掛け合わせたものを代入するという処理をするというものです。この係数の行列をフィルタ（カーネル）と呼びます。言葉だとうまく説明できないので、10x10の画像を例にして、図と数式で説明すると以下のような感じです。, 右の行列がフィルタです。この処理を(i, j)の(0,0)〜(10,10)全ての画素に対して実施するのです。わ、わかる？分からなかったらすみません。以下のサイトとか見てみた方がわかりやすいかもしれません。, こういった計算のことを畳み込み（畳み込み演算・畳み込み積分）と言います。上記は、モノクロ画像の例ですが、これをRGBの3チャネル分実施すればカラー画像となります。, 仕組みが分かったら、早速実装してみます。ソースは、雑誌Interfaceの2017年5月号を参考にしました。, この雑誌は、自分が画像処理のフィルタを1から勉強しようと思ったきっかけになった本で、様々な画像処理の手法とソースコードが惜しげもなく紹介されています。ただし、言語はCで書かれているので、今回pythonに自力で移植した形になります。, このフィルタは、自身の画素だけに1をかける。すなわち何も処理をしないフィルタとなります。プログラムは以下のような感じになります。, 以下のような操作で、画像をnumpyの配列にぶちこむことができますので、後は1画素ごとに操作をしてputpixelで吐き出すだけです。, プログラムに関して、詳細は説明しませんが、こんな感じの書き方で読み込んだ画像の全画素に対して、フィルタリング処理ができます。興味がある人は自身で調べてみてください。そんなに難しいことはしていません。, 実行方法は、プログラムをfilter.pyという名前で保存して、と対象の画像sample.jpgを同じフォルダに配置して、以下コマンドを実行するだけです。, 百聞は一見に如かずです。いつものフリー素材で試してみましょう。ロンスタさん(id:lonestartx) いつもありがとうございます。, 周りの画素と平均することになるので、ぼやっとしたフィルタになることが期待できそうですね。, 具体的には、先ほどのプログラムの5行目の配列を以下に修正します（python2）。, 今回は、フィルタの値は全て同じ値の移動平均フィルタ（平滑化フィルタとも呼ばれる）を試しましたが。遠くの画素ほど、指数関数的に値を小さくするような値にすると、ガウシアンフィルタ(Gaussian filter)と呼ばれる代表的なボカシフィルタになります。, なんとなくですが、縦方向の画素だけとっているので、縦方向が強調されそうですね。先ほどの画像で試してみると。, ちなみに、この縦横両方強調するようなフィルタはラプラシアンフィルタ(Laplacian Filter)と呼ばれます。, こんな感じで、フィルタの値を色々変えると、画像の様々な特徴を抽出することができることがわかります。, 実は、こういった画像処理の基礎は、最近話題のディープラーニングにも深い関わりがあります。ディープラーニングが得意なのは、画像認識で以下のような特徴があると以前ご紹介しました。, ディープラーニングは、特徴量の抽出を自動でやってくれるのが凄いのですが、ここの部分は具体的に何をやっているかというと、実はまさに先ほど紹介したフィルタの値の設計なのです。, 3x3で縦を強調するという単純な例ならまだしも、例えば画像から猫っぽい特徴を抽出するために、5x5や10x10のサイズのフィルタを2回重ねて…なんて人間には設計できる気がしませんね。そんなフィルタを自動で設計できるのが、ディープラーニングで有名なCNN(Convolutional Neural Network)というニューラルネットワークです。Convolutionalは日本語に訳すと「畳み込み」でまさに先ほどのフィルタの計算のことです。, また、ディープラーニングにおいて、フィルタ（ニューラルネットワーク）は自動で設計してくれるのですが、そのために必要な入力データの質も重要になってきて、あらかじめ余分な情報のノイズを除去（フィルタリング）することが非常に大切になってくるため、ここにも基礎的なフィルタリングといった画像処理は非常に重要になってくるのです（前処理と呼ばれたりします）。, 余談ですが、ディープラーニングのCNNは囲碁で世界一のプロ棋士に勝ったことで有名なAlphaGoにも使われています。囲碁の黒白の19×19の盤面を、モノクロ画像に見立てて学習しているのです。凄い事考えますね。AlphaGoの詳細は、以下の記事が詳しいです。, Googleが出した囲碁ソフト「AlphaGo」の論文を翻訳して解説してみる。 - 7rpn’s blog: うわああああな日常, ちなみに将棋は、駒の種類が多いので囲碁に比べるとCNNとの相性はよく無いため、ディープラーニングはまさにこれから使われだしているというところです。今までプロ棋士との勝負に使われている将棋ソフトは、基本的にはディープラーニング以前の機械学習が用いられていると思います（私の知る限り）。将棋のソフトも、ディープラーニングを使うことでこれから更に強くなっていくかもしれませんね。, 画像処理のフィルタに関して、簡単にまとめて実際にpythonで実装してみました。ただ、実際に実行してみると分かるのですが、今回のプログラムって物凄い遅いです。numpyってfor文何度も回すような計算って不得意なのですよね…OpenCVだと、そういったところも最適化されていますし、今回紹介したようなフィルタは全て関数として用意されています。じゃあやっぱりOpenCVが良いじゃんとなってしまうわけで、実際そうなのです。こういった基礎的なところを知っておくと良いことあるかもよ、という私の余計なお節介と思って下さい（今更の衝撃的な告白）。, まあ、OpenCVが使えないと何もできないというのもカッコ悪いですしね。OpenCVが使えない環境や事情がある場合もあると思いますし（今時滅多に無いかな？）。今回のような基礎なら、覚えておくと、どのような環境・言語でも応用がきくと思います。またこういった基礎的な技術が、最先端のディープラーニングでも重要で多用されているというのも中々味わい深いものがあります。用語自体は、Photoshopなどの画像処理でも使われるものたくさんありますしね。何事も基礎は大切ということです。, 今回使用したプログラムは、以下のGitHubのリポジトリにもアップしてあります。参考まで, numpyでもこんな感じ（https://t.co/IBFFDs6bYc）にすればfor使わなくて済むのに… / OpenCVに頼らないでpython+numpy+PILで画像処理のフィルタを1から作って理解する - karaage https://t.co/3bHfaCMd8m, 言い訳ではないですが、for文をアホみたいに回しているのは、移植元のCのコードを極力そのまま持ってきて原理の理解に努めたかったのが理由です。ただ、本当はfor文を使わずに書く書き方も絶対あると思っていて、調べて紹介したかったのですが、私の力不足でできませんでした。これは言い訳しようない本音です。こうやって教えてもらえて本当に助かりました。試せてないですが、行列計算はnumpyの得意とするところなので、相当早くなると思います。, 紹介してもらった以下のサイトも、非常に詳しく書いてありためになりました。この記事書かないでここにリンク貼って置くだけでもよかったかもしれません（笑）。まぁ自分の勉強になったからよしとしましょう（超前向き）。, 行列による画像処理 基礎編＆目次 ～Python画像処理の再発明家～ - Qiita, 行列による畳み込みフィルタリング編 ～Python画像処理の再発明家～ - Qiita, 畳み込みのときは、カーネルを各軸に対して反転（180°回転）して計算するのが正しいそうです。反転しないものは、（相互）相関ではないかという主張です。相互相関とか大学の時に習ったような…完全に忘れてしまいましたね。勉強しなおさなきゃ。, ただ、最近画像処理やCNN（ディープラーニング）関係の本を4,5冊くらい読んでいるのですが、どれも反転してないのですよね。分野の違いなのか…謎は深まるばかりです。, NumPyでの画像のData Augmentationまとめ - kumilog.net, Computer Graphics : 15-462/662 Fall 2016 OpenCVを使ったPythonの画像処理について、さまざまな効果やフィルタを画像に適用することができます。 これは画像のピクセル値に、ある種の数学ベースの関数を適用した処理となっていますが、それらの深い定義については詳しくはここでは触れません。 cv2.GaussianBlur(img,(3, 3), sigmaX, sigmaY) の関数が用意されています。 imgには、画像を指定します。 Pillow(PIL): 画像処理ライブラリ 2. >>プライバシーポリシー, PythonでOpenCVに頼らずNumpy+PILで画像処理のフィルタを1から作って理解する. 注目点との距離に応じて重みを分布させている（遠いほど軽くなる） 基本概念 2.1. フィルタ処理の一種であるバンドパスフィルタをPythonで使えるようになりました。 バンドパスフィルタはローパスフィルタやハイパスフィルタと比べ阻止域が2つあるため、周波数の設定はベクトル形式で用意する必要がありました。 横方向の画素値の勾配を拾う　＋　縦方向の画素値の勾配を平滑化, 微分フィルタと加重平均フィルタの組み合わせ 比較的にプリューウィットに比べ、滑らかなぼかし具合を実現する。 横方向の画素値の勾配を拾う　＋　縦方向の画素値の勾配を平滑化, $$ 中央値とは、M×N画素の画像に対して、画素値の小さい画素から数えて、（M×N＋１）/2 OpenCVでは、ガウシアンフィルタを. OpenCV: コンピュータビジョンライブラリ なので、得意分野・守備範囲に違いがある。 基本的には以下のように使い分けられる。 1. おわりに 5. 多くの画像処理ではノイズ除去のために前処理として平滑化フィルタを用いることが一般的です。 ガウシアンフィルタ. $$, 以下のようなフィルタを用いることで、特定方向にのみ平滑化が行われ、 平均化フィルタ 3.1.1 python/numpy による実装 3.1.2 opencvによる実装 3.2. 画像処理における定番のノイズ除去フィルタとして、バイラテラルフィルタというのがあります。その存在だけは認識してはいるものの、その概要は小難しい式で説明されていることが多く、その全容はよくわかってないです。 というわけで、広く使われているで 1. # [ 0.04307856 -0.09653235 -0.31830989 -0.09653235 0.04307856] 番目の画素の値のこと。 例として、以下の９パターンを計算する。 https://algorithm.joho.info/programming/python/opencv-canny-edge-detecte-py/, 機械学習,IOT、組み込み、　画像処理界隈に興味があります　。 $$ バイラテラルフィルタ dst = cv.bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace[, dst[, borderType]]) dst：バイラテラルフィルタ処理後の画像 src：カーネルのサイズ。intで指定。 d：畳み込み処理に用いるフィルタ（カーネル）のサイズ 2, 縦微分、横微分フィルタによる処理. 画像のフィルタ処理. OpenCVでガウシアンフィルタを行う場合、GaussianBlur関数を使用し … 著者: Emmanuelle Gouillart, Gaël Varoquaux. はじめに 2. ガウシアンフィルタ 3.3. つまり周辺に似たような画像が多いと平滑化が重くなり、似てない場合は平滑化が軽くなる。, フィルタ処理の際に、注目領域の中央値を出力としている。 # [ 0.0391927 0. 参考文献 1. # ddepth = -1, means destination image has depth same as input image, #フィルタ形状 平滑化の実装 3.1. Numpy と Scipy を利用した画像の操作と処理¶. NumPy ( + Pillow or OpenCV) 2.1. http://optie.hatenablog.com/entry/2018/03/21/185647 Study-AI株式会社様 http://kentei.ai/のAI実装検定のシラバスに使用していただくことになりました！(ディープラーニング無限ノックも）Study-AI株式会社様ではAIスキルを学ぶためのコンテンツを作成されており、AIを学ぶ上でとても参考になります！検定も実施されてるので、興味ある方はぜひ受けることをお勧めします！ 応用 : 特定方向の平滑化 4. 今回は空間フィルタリングのpart1ということで、pythonを用いて平滑化フィルタとエッジ抽出フィルタを設計してみます。平滑化フィルタは、画像内のノイズを除去し、ぼかしの効果を与えるのに有効です。 2.6. plt.imread()で配列として画像ファイルを読み込む。 rgb2hsvでRGB配列をHSV配列に変換する。 sobel_each(im)で定義した関数を実行して、rescale_intensityでコントラストを高めている。 h\left(x, y\right) = \frac{1}{2\pi\sigma^2}{\exp{\left(-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}\right)}}\ -0.09653235 0. $$, $$ フィルタを各ピクセルに当てはめて、積和演算を実行して画像の平滑化（ノイズ除去）、エッジ検出を行う。 よろしくお願いします。. リサイズやトリミングなどの基本的な処理を行いたい場合 2. #[0.09653235 0.15915494 0.09653235] https://theailearner.com/2019/05/25/laplacian-of-gaussian-log/ Pillow(PIL) 1.1. 横にぶれたような絵になる。, 微分フィルタと平均フィルタの組み合わせ \Theta = atan2 \left(G_y/G_x \right) 畳み込み演算とは 3. 画像のローパスフィルタとしてよく使われるのは平均化フィルタとガウシアンフィルタかと思います。3x3の場合の各フィルタの重みを以下に示しますが、平均化フィルタって中央の重みが1のものと2のものの両方を見かけます。その違いについても検討していきたいと思います。 このガウシアンフィルタの重みはσ=0.849に相当します。一般のσについては、 hGa(n1,n2)=˜hGa(n1,n2)∑m1∑m2˜hGa(m1,m2),where ˜hGa(n1,n2)=e−(n12+n22)2σ2 で算出できます … イメージはこの動画のように高速でフィルタをあてはめ、フィルタから得られた計算値を格画素に入力する。（畳み込みとも呼ばれる）, 重みつき平均化とも呼ばれ注目画素を中心に、外にいくにしたがって重みが減っているような分布, $$ NumPy: 数値計算ライブラリ 3. 画素値ごとに算術演算などの処理を行いたい場合 2.1.1. sobelフィルタを使用している。 3,勾配量と勾配の方向の計算 $$ M(x,y) = \sqrt{G_x^2+G_y^2} $$ $$ \Theta = atan2 \left(G_y/G_x \right) $$ 4, 閾値処理. つまり（差が大きい（画素値が遠い）ほど、平滑化する重みが軽くなるので、エッジ部（画素値の差が大きい）は平滑化されにくくなり、 What is going on with this article? >>問い合わせはこちら # [ 0.01749015 0.0391927 0.04307856 0.0391927 0.01749015]], # Apply Laplacian operator in some higher datatype, # For each pixel, count the number of positive, # and negative pixels in the neighborhood, # If both negative and positive values exist in, # the pixel neighborhood, then that pixel is a, # Change the pixel value with the maximum neighborhood, Qiita Advent Calendar 2020 終了！ 今年のカレンダーはいかがでしたか？, http://optie.hatenablog.com/entry/2018/03/21/185647, https://theailearner.com/2019/05/25/laplacian-of-gaussian-log/, https://algorithm.joho.info/programming/python/opencv-canny-edge-detecte-py/, you can read useful information later efficiently. 空間フィルタリングとは 2.2. M(x,y) = \sqrt{G_x^2+G_y^2} (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); >>karaageのポートフォリオ この節は、科学技術計算コアモジュールである Numpy や Scipy を利用した画像に対する基本的な操作と処理について扱います。 #[0.05854983 0.09653235 0.05854983]], #フィルタ形状 カーネギー大学のコンピュータグラフィックスの講義のサイト。資料が無料で読めます。CGに興味あり、基礎から勉強したい人は良さそう. By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. Python 画像処理 Gaussian 画像処理100 ... を除去するガウシアンフィルタを実装します。 9本目：ガウシアンフィルタ. Pythonを使用すれば、さまざまな画像認識や加工などの画像処理が簡単にできます。 PythonではpillowやopenCVなどの画像処理ライブラリが用意されていますが、どの処理にはどれが向いているのかわからない方もいるかもしれません。 この記事では、Pythonの画像処理について、以下の内容で解説し … エッジ検出の人気手法CannyフィルタをOpenCVで実装画像処理の人気は右肩あがりで,私が所属している会社でも需要がどんどん増えています。この画像処理の需要は今後もドンドン増えていくと思いますのでこの分野を勉強するのは合理的です。下に画像処理分野の需要推移について記載します。 これまでの画像処理の実装では、１ピクセル一つ一つに対して処理を行ってきました。この場合、２重のfor文を使っていたのですごく時間がかかっていました。 そこで、この２重for文を解消し高速化する方法を２種類紹介したいと思います。（※jitは使わないです） 実装例では、平滑化フィルタを対象に高速化します。 １つ目の方法は、im2colというメソッドを使って、フィルタをかける処理をドット積で一気に計算します。 ２つ … Pythonで画像処理 ガボールフィルタ 【Xamarin】Button以外のクリックイベント 【Android】キーボードの実行を押すとformのactionで遷移してしまう問題; Pythonで機械学習 – 単純パーセプトロン 【macOS HighSierra】Python3.6 + OpenCV3.4【環境構築】 結果的にエッジが保存される。, バイラテラルフィルタが画素値の差に対して重み付をしているのに対して、 h\left(x, y\right) = \frac{x^2+y^2-2\sigma^2}{2\pi\sigma^6}{\exp{\left(-\frac{x^2+y^2}{2\sigma^2}\right)}}\ 画像をNumPyの配列ndarrayとして読み込んで計算・操作する 2.1.2. Python+OpenCVでソーベル（Sobel）フィルタを「NumPy」「cv2.filter2D」「cv2.Sobel」で実装し、輪郭検出する方法をソースコード付きで解説します。 Pillow, NumPy, OpenCVのそれぞれの位置づけは 1. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 信号にノイズが含まれる場合、フィルタ処理をして波形を整形することがあります。フィルタ処理は難しい理論がありますが、PythonのSciPyであれば使うだけなら簡単にできます。 Pythonで画像処理 ガウシアンフィルタ; Pythonで機械学習 – 単純パーセプトロン 【macOS HighSierra】Python3.6 + OpenCV3.4【環境構築】 Pythonで機械学習 – 回帰分析(回帰直線を求める) Pythonで機械学習 – 多項式回帰分析(回帰曲線(N次)を求める) SQLのWHERE文などについて Pythonで画像処理（初級） 少しトーンを落として Python の画像加工の基礎的な技術も確認しておきます。これまでは外部開発の Python 画像解析ライブラリばかりでしたが、標準でも 2つのグラフィック系モジュールが搭載されています。 imghdr; colorsys NumPy単体で画像ファイル … Why not register and get more from Qiita? Python+OpenCV. ここまでは通常のガウスフィルタと同じ。 0.0391927 ] 【Python/OpenCV】微分フィルタの注意点（負の値の処理） 【Python版OpenCV入門】使い方とサンプル集 OpenCV（Intel Open Source Computer Vision Library）とは、インテル社で開発された画像処理・画像認識用のオープンソースライブラリです。 0.0391927 ] Help us understand the problem. adsFilter(); 平滑化フィルタ. $$ #[[0.05854983 0.09653235 0.05854983] このフィルタはゴマを振りかけたようなスパイク状のノイズに有効である。, 参考にしたサイト 領域に基づく濃淡変換（area to pixel operation)とのこと。 #[[ 0.01749015 0.0391927 0.04307856 0.0391927 0.01749015]