画像処理をやってみた
あけましておめでとうございます。
新時代も平和な世界であらんことを。
元号が変わっても生活に変化が訪れるわけでもなく新元号についての記事はネットの世界に山ほどあるので、令和初の記事は画像処理です。
ですが、本記事では平成の技術が使われているのでまぁ良いかなと思います
GWに入って２日間ほど画像処理について学んだのでここに一部を思い出として残しておく
使ったもの
画像処理って何
そのままの意味で画像を扱う処理全般を指す
画像とは
横×縦×チャンネル数の多次元配列のこと
要素は0 ~ 255で赤と緑と青の濃さを表す数値が入っている(RGBの場合)
つまり画像は単なる数値の集まりなので、数学的に扱うことが出来る
画像処理≒データサイエンスの認識で進める
（データサイエンス≒データ分析）
実際にやってみる
いろいろとやってみた
グレースケール化
白と黒の濃淡で画像を表す手法
画像の２値化
白と黒の２色で画像を表す手法
２値化を行うには事前にグレースケール化をしておく必要がある
閾値を設定する必要がある
ヒストグラム平坦化
画像の明暗をはっきりさせる
γ変換
画像の明るさを変更する
画像の平滑化
画像をぼやけさせてノイズを除去する
平滑化フィルターで畳み込み処理をしてる
特徴量検出
特徴量と呼ばれる情報が多い部分に点を着けて可視化する
円の大きさで特徴量が大きいか小さいが分かる
画像処理楽しい
この記事を書くためにフリー素材の画像を持ってきて画像処理をしていて楽しかった これ以上のことをやる予定は無いが暇つぶし程度にやるにはいいかもしれない
需要があればソースコードの紹介を記事にする
