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前回は直線を検出するハフ変換でした。今回はLogPolar（対数極座標）変換です。噂では人間の網膜のモデルに近いのだとか。知らんけど。その名の通り縦横のデカルト座標を極座標に変換するのですが、ちょいとひねりが効いており距離は対数とってます。どうも図形を回転したり拡大縮小したときに「不変」的なものを観察できる変換みたい。
“手習ひデジタル信号処理(149) Scilab、{IPCV}、LogPolar対数極座標変換” の続きを読む
前回は距離変換でした。まあ距離はなんだかんだ言って分かり易いっす。今回はHough変換です。「ハフ」と発音すればよいみたいです。画像内の直線、あるいは円を検出するための「変換」のようです。Scilab IPCVにも直線用と円用の２つの関数が存在する雰囲気ではあるのだけれど。円用は？なので今回は直線だけ。
“手習ひデジタル信号処理(148) Scilab、{IPCV}、Hough変換(ハフ変換）” の続きを読む
前回は離散コサイン変換でした。今回は距離変換です。２値画像の各画素から最も近い画素値「０」（通例、黒にみえるハズ）までの距離を計算し、（２値でない）距離値がつまった配列（距離マップ）を返してくれるもの。使い途は御随意。なにかの処理の下ごしらえ用かね？でも「距離」といって距離の計算の仕方にはいろいろあるのだと。
今回は離散コサイン変換 Discrete cosine transform (DCT) とその逆変換。「空間」内の画像信号を「周波数」領域へと変換(transform)するものと、その逆で画像信号に戻すもの。静止画像、動画などの「圧縮」「伸張」に度々登場する現代社会を支える？基礎技術の一つデス。自分、持ち上げすぎか？
“手習ひデジタル信号処理(146) Scilab、{IPCV}、離散コサイン変換DCTと逆変換” の続きを読む
前回は、画像の「強化、強調？」Enhancementと「修復」Restorationに関する関数のいくつかを手習ひ。今回は前回積み残しです。その一番はデコンボルーションとな？信号処理素人老人にはサッパリなんだが、「フィルタ」のかかった信号からフィルタがかかる前の元信号を復元する処理らしいです。元に戻るの？
“手習ひデジタル信号処理(145) Scilab、{IPCV}、画像の強化と修復、その２” の続きを読む
前回は画像の算術演算を行い、お猿様のご尊顔が変化する様子を観察しました。今回も「お猿様祭り」はつづきます。前回のような「単純な」算術演算ではなく、画像ならではの「強化と修復」処理向けの関数どもを手習ひしてみます。ただ、関数の数が多いので今回は半分だけだけれども。例によってお猿様のご尊顔が変化（へんげ）。 “手習ひデジタル信号処理(144) Scilab、{IPCV}、画像の強化と修復、その１” の続きを読む
前回は画像の空間的な変換でした。今回は画像の算術演算(Image Arithmetic)の回です。ぶっちゃけ、加減乗除に、差分絶対値、反転、線形結合などアリガチな演算を画像に対して施すもの。まあ、お惚け老人でも結果はほぼほぼ想像がつく関数どもデス。例によってサンプル画像はお猿様のご尊顔。今回もお猿様祭りは続くとな。
前回はモルフォロジーでした。今回は、Spatial Transformations（空間的な変換、変形）に分類されている関数どもを練習してみます。画像の一部（サブリージョン）の抽出、リサイズ（拡大、縮小）、ローテイト（回転）そして「画像ピラミッド」の構築です。サンプル画像はすべてお猿様のご尊顔。お猿様祭りだ？
今回は前回の訂正から入らねばなりませぬ。前回「モフォロジー」と記してましたが「モルフォロジー」と記すのが良いようです。またバッサリ２値白黒画像の処理と断定してましたが、カラー画像にも適用可能です。ステンシルプレートのような２値画像に適用する場合が「応用し易い」だけのこと。お詫びして訂正させていただきます。 “手習ひデジタル信号処理(141) Scilab、{IPCV}、モルフォロジー処理その２” の続きを読む
前回は画像フォーマット変換関数群とその「こまごま」を練習。今回は「モルフォロジー」Morphological Operationsです。ぶっちゃけ２値画像の変換処理デス。処理をしてみると「マスク」というか「ステンシルの型紙」を操作しているような感じです。ステンシルの型紙にペンを突っ込んでグリグリしている感じ？ホントか？ “手習ひデジタル信号処理(140) Scilab、{IPCV}、モルフォロジー処理” の続きを読む
前回は、画像の数値要素型や色空間の変換関数など多数あり、とのことでそれらの相関図的なものを描いて終わっておりました。まあ、見た通りといえばその通りみたいなのですが、それでも細々した注意点などあり。それに大体、どういう画像形式なんだか調べるにはどしたら良いの？画像処理素人老人には戸惑うことばかりっす。 “手習ひデジタル信号処理(139) Scilab、{IPCV}、変換関数群とその使用のこまごま” の続きを読む
前回は、画像の解析などに使えそうな関数どもを手習ひしてみました。今回は画像のある形式から他の形式へと変換する変換関数どもについて調べてみます。これがまた、いろいろあるんだ。ざっくり言うとRGBとかHSVとか「色空間」の間の変換と、符号無８ビットとかダブルとか数値表現の間の変換に分かれるみたい。覚えきれませぬ。
前回からScilabのツールボックスIPCVの手習ひ開始。この手の処理ならOpenCV使えばとも思うけど、OpenCVは巨大かつ進化が早いっす。お惚け老人は遥か以前のOpenCVバージョンで止まってます。その点、IPCVはScilabの中ではドキュメントが充実している方で、かつ枯れてる感じがします。お惚け老人には好適？
“手習ひデジタル信号処理(137) Scilab、IPCVツールボックス、画像の解析と統計” の続きを読む
前回、ちゃんと「基礎を固める」べしとて２次元のコンボルーション関数convol2dを練習、画像モドキにことさらにソーベルフィルタなどかけてみました。でもね、画像を処理するのであれば、立派な「ツールボックス」が存在するのであります。それも大分以前に一度インストールしたきりになってます。今回はその復活、IPCVとな。