Python - 基本的な画像処理(閾値処理、ヒストグラム、ラベル画像、物体の大きさの分布)

実践 コンピュータビジョン
原著
楽天ブックス(Kobo) Yahoo!

開発環境

• macOS Mojave - Apple
• Emacs (Text Editor)
• Python 3.7 (プログラミング言語)

実践 コンピュータビジョン (Jan Erik Solem (著)、相川 愛三 (翻訳)、オライリージャパン)の1章(基本的な画像処理)、1.6(演習問題)6.を取り組んでみる。

コード(Emacs)

Python 3

#!/usr/bin/env python3
from PIL import Image
import numpy as np
from scipy import ndimage
import imageio
import matplotlib.pyplot as plt

print('6.')

name = 'building_gray'
im = np.array(Image.open(f'{name}.jpg'))

im = 1 * (im < 128)

labels, nbr_objects = ndimage.measurements.label(im)
print(f'物体の数: {nbr_objects}')
imageio.imwrite(f'{name}_labels.jpg', np.uint8(labels))

plt.figure()
plt.hist(labels.flatten(), 128)
plt.savefig('hist6.svg')

入出力結果(Terminal, Jupyter(IPython))

$ ./sample6.py
6.
物体の数: 3650
$