「フォトエディターは誰に必要ですか？！ – Pythonにおける大規模画像操作チュートリアル」

「フォトエディターは誰に必要ですか？！ - Pythonの大規模画像操作チュートリアル」

scikit-imageを使用して自在に画像を変形・操作する

はじめに

私たちはここに悲しい理由で集まっています。非常に悲しいことです。美しい息をのむような画像を、無機質で意識のない機械に見せやすくするために、それらを醜い数値の束に変える方法を学ぶためにここにいます。

私たちは動物たちから色を奪い、彼らを白黒にします。鮮やかな色合いの花を掴み、その美しさを奪います。私たちはX線の不気味な画像を見て、それをより不気味にする方法を見つけます。時には、コンピュータアルゴリズムを使用してコインを描くことさえ楽しむことがあります。

つまり、私たちは画像処理の方法を学びます。そして、この記事ではScikit-Image（Skimage）を使用します。

このチュートリアルで学ぶこと

1. 基礎1. 画像とは何か？2. NumPyとSkimageを使用した画像の基礎3. 一般的な変換4. カラーチャンネルのヒストグラム
2. フィルタ1. 手動しきい値処理2. しきい値処理 – グローバル3. しきい値処理 – ローカル4. エッジ検出5. スムージング6. コントラスト強調7. 変形
3. 画像の修復と拡張1. 塗りつぶし2. ノイズ3. ノイズの低減 – デノイジング4. スーパーピクセルとセグメンテーション5. 輪郭
4. 高度な操作1. エッジ検出（高度）2. コーナー検出

データプロジェクトで画像編集に苦労したことはありますか？そうした問題には通常どのように取り組んでいますか？

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プロジェクトで試してみたいと思っているクールな技術は何ですか？

画像編集のマスタリングが、今日の画像重視の世界でデータスキルに追加の利点をもたらすと考えていますか？

ぜひコメントで思いを共有してください。

基礎

1. 画像とは何か？

画像データは、テキストに続いておそらく最も一般的なものです。では、エッフェル塔の前での自撮り写真をコンピュータがどのように理解するのでしょうか？

それは、ピクセルと呼ばれる小さな正方形の単位のグリッドを使用しています。ピクセルは小さな領域をカバーしています…

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