2019年1月29日火曜日

開発環境

エレガントなSciPy (Juan Nunez-Iglesias (著)、Stéfan van der Walt(著)、Harriet Dashnow(著)、山崎 邦子(翻訳)、山崎 康宏(翻訳)、オライリージャパン)の3章(ndimageを使った画像領域のネットワーク)、3.4(汎用フィルタ: 近傍データの任意の関数)、3.4.2(演習: ソーベル勾配の大きさ)の解答を求めてみる。

コード

Python 3

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

horizontal_sobel = np.array([[1, 2, 1],
                             [0, 0, 0],
                             [-1, -2, -1]])
vertical_sobel = horizontal_sobel.T


def sobel_filter(element):
    coins_horizontal = element.dot(horizontal_sobel.reshape(9))
    coins_vertical = element.dot(vertical_sobel.reshape(9))
    return np.sqrt(coins_horizontal ** 2 + coins_vertical ** 2)


try:
    coins_url = ('https://raw.githubusercontent.com/scikit-image/scikit-image/'
                 'master/skimage/data/coins.png')
    coins = skimage.io.imread(coins_url)
    fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)
    axes[0].imshow(coins)
    coins_sobel = ndimage.generic_filter(coins, sobel_filter, size=3)
    axes[1].imshow(coins_sobel)
    fig.savefig('coins_sobel.png')
except Exception as err:
    print(type(err), err)

入出力結果(cmd(コマンドプロンプト)、Terminal、Jupyter(IPython))

$ python3 sample3.py
$

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