scikit-imageをインポート¶
In [1]:
from skimage import io
画像表示のためにPyplotをインポート¶
In [2]:
from matplotlib import pyplot as plt
In [3]:
img_rgb=io.imread('QVGA_COLOR.jpg')
In [4]:
img_rgb.shape # 縦240pix , 320pix ,（R,G,B)
Out[4]:
In [5]:
plt.imshow(img_rgb)
Out[5]:
(0,0)画素の値を表示¶
In [6]:
print(img_rgb[0:1,0:2,:]) # R:254, G:0, B:0
In [7]:
plt.imshow(img_rgb[0:1,0:1,:])
Out[7]:
(0,63-64)画素¶
| 63 | 64 | |
|---|---|---|
| 0 | Red | Green |
In [8]:
print(img_rgb[0:1,63:65,:]) # (0,63)(0,64)画素
In [9]:
plt.imshow(img_rgb[0:1,63:65,:])
Out[9]:
(0,127-128)画素¶
| 127 | 128 | |
|---|---|---|
| 0 | Green | Blue |
In [10]:
print(img_rgb[0:1,127:129,:]) # (0,127)(0,128)画素
In [11]:
plt.imshow(img_rgb[0:1,127:129,:])
Out[11]:
numpyで画像データをいじってみる¶
numpyをインポート¶
画像を切り出し¶
- 64-127行 x 64-255列の領域を切り出しで表示
In [12]:
plt.imshow(img_rgb[64:128, 64:256])
Out[12]:
画像を縦横回転して表示¶
- 水平と垂直を入れ替えて表示
- transposeの引数で軸の順番を指定 0:水平,1:垂直,2:RGB → 1:垂直,0:水平,2:RGB に変更
In [13]:
plt.imshow(img_rgb.transpose(1,0,2))
Out[13]:
In [14]:
import numpy as np
- 不透明度を表現するαチャネルを追加
- αチャネル用のデータを定義 初期値：255（透過率0%）
- img_color.shape[:2] : (320,240,3)のindex[0-1]を取り出す
In [15]:
imag_a=np.full(img_rgb.shape[:2],255) # fullで324×240分のデータを初期値255で定義
In [16]:
imag_a.shape
Out[16]:
In [17]:
img_rgba=np.dstack((img_rgb,imag_a))
In [18]:
# 1行目を見てみよう。各画素に4番目の要素が追加されている。
img_rgba[0,:,:]
Out[18]:
In [19]:
plt.imshow(img_rgba) # 初期値は透過率0%なので、普通に表示される。
Out[19]:
透過率を50%に変更して表示してみる¶
- もとの値は維持したいのでテンポラリにコピー
- 【注意】変数のつもりで'img_tmp=img_rgba'はNG！！
- 透過率を50%に変更して表示する
In [20]:
img_tmp=img_rgba.copy()
img_tmp[:,:,-1]=128
plt.imshow(img_tmp)
Out[20]:
特定の画素を選択して透過率を変更してみる。¶
- R成分がある画素は透過率0%。それ以外は画素の透過率を半分にする
where関数を使ってR成分が0の画素のインデックスを表示してみる。¶
- 各軸毎に該当するインデックスが配で出力される
- 各行の赤・白の画素以外はR成分は0なので、(0,64) (0,65) (0,66)・・・が抽出され、(0,0) (0,63)は抽出されていない。
In [21]:
print(np.where(img_rgba[:,:,0] == 0 ))
- αチャネルの値を変更（index -1は最終indexなのでαチャネル）。whereでRの値が0の要素を特定し、透過率を半分の128にする。
In [22]:
img_rgba2 = img_rgba.copy()
img_rgba2[:,:,-1] = np.where(img_rgba2[:,:,0] == 0, img_rgba2[:,:,-1]/2, img_rgba2[:,:,-1])
In [23]:
img_rgba2[:,:,-1]
Out[23]:
In [24]:
# numpyのslice
# RGBA各CHに分けたい場合はimg_r, img_g, img_b, img_a=np.dsplit(img_rgba,4) としてもいい。
img_a = img_rgba2[:,:,-1]
In [25]:
print(img_a)
In [26]:
plt.imshow(img_a, cmap='gray')
Out[26]:
↑ 255と128なので、白とグレーが表示されるはずなのに、2値化されて白と黒になっている。¶
- API仕様確認：https://matplotlib.org/3.2.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.imshow.html
- vmin, vmaxscalarを指定することで自動正規化を回避。
In [27]:
plt.imshow(img_a, cmap='gray',vmin=0, vmax=255)
Out[27]:
In [28]:
plt.subplot(1,2,1,title="Color") # 1行2列の1番目に画像を配置
plt.imshow(img_rgba)
plt.subplot(1,2,2,title="Color Transparent") # 1行2列の2番目に透過画像を配置
plt.imshow(img_rgba2)
plt.show()
