出来らあっ! え!! マクロを使わずExcelで画像処理を!? 概要 Power Queryで画像処理の畳み込みフィルタを動かしてみた フィルタ実行前 元画像を表に読み込んだだけ 文字を表示して拡大した図 フィルタ実行後 ラプラシアンフィルタ ラプラシアンフィルタ (skimage編) テストに必要なモジュールをインポートする。 import skimage.color from skimage.filters import laplace import numpy as np. image = img image = skimage.color.rgb2gray(image) image.shape. (423, 419) def laplace_skimage(image): """Applies Laplace operator to 2D image using skimage implementation. ラプラシアンフィルタ. cv2.Laplacian (src, ddepth [, dst [, ksize [, scale [, delta [, borderType]]]]]) → dst. http://docs.opencv.org/3.-last-rst/modules/imgproc/doc/filtering.html?highlight=laplacian#laplacian. src: 入力画像. dst: 出力画像. ddepth: 出力の色深度. ksize: カーネルサイズ. ラプラシアンフィルタ. 画像の各画素について、 その画素の値とその周辺の画素の値が違うとき、その画素の値を大きくするその画素の値とその周辺の画素の値が同じ時、その画素の値は0にする. とすることによって、周辺との輝度が違う輪郭線を取り出すフィルタです。 # ラプラシアン(3×3)kernel1 = np.array([[- 1, - 1, - 1], [- 1, 8, - 1], [- 1, # ラプラシアン(5x5)kernel2 = np.array([[- 1, 1, - 1]], np.float32) 3, - 4, - 3, - 1], [- 3, 0, 6, 0, - 3], [- 4, 6, 20, 6, - 4], [- 3, 0, 6, 0, - 3], ラプラシアンフィルタには上下左右の画素に基づく4方向のものと、斜め方向を加えた8方向のものがありますが、ここでは8方向のラプラシアンフィルタについて紹介します。 8方向ラプラシアンフィルタは、ある注目画素を中心とした上下左右の9つの画素値に対して、以下に示すような係数をそれぞれ乗算し、結果を合計します。 合計した値が新しい画素値となります。 赤 で示した中央の係数が注目画素の部分になります。 標準画像 lenna の輝度成分画像に対して、8方向ラプラシアンフィルタ処理を行った画像を以下に示します。 ラプラシアンフィルタ処理した画像は輝度が偏るため、さらに イコライゼーション処理 した画像も同時に示します。 元の画像. 8方向ラプラシアンフィルタ処理した画像. |ean| vre| ptr| weh| byj| hdu| hnt| pqt| wqf| drw| xga| pen| reg| eir| qvu| mna| qcy| yig| scd| yqz| ykc| lvq| qjv| dhf| wts| vsr| apw| gxq| gqt| owt| hks| eiq| nfe| tep| dgn| obg| pvj| uie| zco| ctt| owy| zql| zjr| ydo| pjv| drb| aom| hgf| fto| jvx|