変換

Pythonで学ぶ画像処理

Rebeca Gonzalez

Data Engineer

なぜ画像を変換するのか

画像分類の機械学習モデルの前処理
最適化と圧縮
比率を保って保存

猫の画像が処理され縮小される様子

回転

2匹の犬が遊んで歩く

2匹の犬の写真（時計回りに90度回転）

回転

2匹の犬が遊んで歩く

2匹の犬（反時計回りに90度回転）

時計回りの回転

from skimage.transform import rotate


# 画像を時計回りに90度回転
image_rotated = rotate(image, -90)


show_image(image, 'Original')
show_image(image_rotated, 'Rotated 90 degrees clockwise')

元の犬の写真と時計回りに回転した写真

反時計回りの回転

from skimage.transform import rotate


# 画像を反時計回りに90度回転
image_rotated = rotate(image, 90)


show_image(image, 'Original')
show_image(image_rotated, 'Rotated 90 degrees anticlockwise')

元の犬の写真と反時計回りに90度回転した写真

リスケーリング

元の2匹の犬（3000ピクセル）と縮小後（800ピクセル）

リスケーリング

ダウングレード

from skimage.transform import rescale


# 画像を4分の1に縮小
image_rescaled = rescale(image, 1/4, anti_aliasing=True, multichannel=True)


show_image(image, 'Original image')
show_image(image_rescaled, 'Rescaled image')

リスケーリング

元の2匹の犬（3000ピクセル）と縮小後（800ピクセル）

デジタル画像のエイリアシング

エイリアシングなしの文字Aと、エイリアシングありの文字A

デジタル画像のエイリアシング

エイリアシングありの縮小犬画像と、エイリアシングなしの縮小犬画像

リサイズ

元の画像（3000ピクセル）とリサイズ後（800ピクセル）

リサイズ

from skimage.transform import resize


# リサイズする高さと幅
height = 400
width = 500


# 画像をリサイズ
image_resized = resize(image, (height, width), anti_aliasing=True)


# 元画像と結果を表示
show_image(image, 'Original image')
show_image(image_resized, 'Resized image')

リサイズ

元の2匹の犬（3000ピクセル）と、比率が崩れたリサイズ画像

比率を保ってリサイズ

from skimage.transform import resize


# 縦横を元の4分の1に設定
height = image.shape[0] / 4
width = image.shape[1] / 4


# 画像をリサイズ
image_resized = resize(image, (height, width), anti_aliasing=True)


show_image(image_resized, 'Resized image')

比率を保ってリサイズ

元の2匹の犬（3000ピクセル）と、比率を保って800ピクセルにリサイズした画像

Passons à la pratique !

Pythonで学ぶ画像処理