2016年9月15日 更新

【Python講座9】 Pythonで画像処理

Pythonは分かり易い形式で書くことが出来るので、プログラミングが初めてな方でもとっつき易いと言われていて、最近では統計処理のような分野でも注目されてきています。

3,293 view お気に入り 1
lambdaは、どんな計算を実行するかを定義(def)しなくても、関数として計算が実行される書き方です。

例えば、定義すると以下のようになるところが、
 (803)

lambdaで関数を書くと、このようになります。
 (805)

これを、map(lambda関数,データ)という書き方に当てはめると、データをlambda関数で処理して、新しいデータリストが返されます。

実際にコードで見てみると、
 (807)

lambda x:x -minimumで、画素値(x)から最小値を引き算する関数がpixelsデータに実行され、map(,)により新しいデータリストが生成されます。
これがpixels3に代入され、縦横の幅を設定して、2次元の画像情報としてip3に、そしてスタックとしてimp3にデータが渡されるということになります。

①②どちらの方法でも、同じ結果が得られます。実際に試してみましょう。
 (809)

こちらは、ImageJのサンプル画像である橋(Bridge)の8bit画像に、全画素に対して127を足したもの(あるいは引き算したもの)になります。8bitは256階調なので、元の画素が129以上あると、サチってしまいます。この画像に最小値減算処理を行ってみましょう。
 (811)

左が処理前の画像、右が処理後の画像になります。
ところで、元々の画像の最小値はいくつだったのでしょうか。

前回のコードで調べてみると、、
 (813)

 (814)

元の画像の最小値は0、127を加算した後の最小値は127だと分かりました。つまり、最小値を減算すれば、元の画像に戻るという訳ですね。

さて、いかがだったでしょうか?次回でPython×Fijiは一旦区切りになります!
29 件

関連する記事 こんな記事も人気です♪

LP-tech2周年記念#人気記事のまとめ#第5位〜第1位

LP-tech2周年記念#人気記事のまとめ#第5位〜第1位

LP-techが始まってから2周年を迎えました。ここまでLP-techを続けることができたのも読者の皆様のおかげだと思っています。そこで、LP-techの感謝祭ということで、人気の記事を第20位から第1位までをご紹介します。今回は第5位〜第1位までです。
LP-tech2周年記念#人気記事のまとめ#第10位〜第6位

LP-tech2周年記念#人気記事のまとめ#第10位〜第6位

LP-techが始まってから2周年を迎えました。ここまでLP-techを続けることができたのも読者の皆様のおかげだと思っています。そこで、LP-techの感謝祭ということで、人気の記事を第20位から第1位までをご紹介します。今回は第10位〜第6位までです。
LP-tech2周年記念#人気記事のまとめ#第15位〜第11位

LP-tech2周年記念#人気記事のまとめ#第15位〜第11位

LP-techが始まってから2周年を迎えました。ここまでLP-techを続けることができたのも読者の皆様のおかげだと思っています。そこで、LP-techの感謝祭ということで、人気の記事を第20位から第1位までをご紹介します。今回は第15位〜第11位までです。
医用画像位置合わせの基礎⑥ 〜アフィン変換とは?〜

医用画像位置合わせの基礎⑥ 〜アフィン変換とは?〜

今回は、画像位置合わせに用いられるアフィン変換をご紹介します。
木田智士 | 19,340 view
画像の再構成理論〜概要、まとめ〜

画像の再構成理論〜概要、まとめ〜

今回は、以前4回にわたって記事として投稿した画像の再構成理論の概要について述べ、それのまとめをしたいと思います。

この記事のキーワード

この記事のキュレーター

エルピクセル編集部 エルピクセル編集部