デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
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。
前回は、基礎を踏み固めるべしとて、Scilabの離散１次元畳み込み、conv関数などを練習しました。１次元をやったのだから、次は２次元だよね、という流れで今回は離散２次元畳み込みのconvol2d関数練習してみます。改めて眺めてみると１次元のときとはスタイルが微妙に違うんでないかい？ひと手間かけろと？
忘却力のお惚け老人も見た瞬間は分かった気になるので毎日のようにYou Tube様など視聴させていただいております。今回はコンボルーションについての解説動画を見ていて思い至りました。そういえばScilabのconv関数、「ちゃんとした」使い方を確認してなかったなと。分からないまま使っていた砂上の楼閣状態？
だらだらとピーク検出続けてます。前回は信号処理のプロは「１行でピーク検出」書けると感動。素人のお惚け老人には思いつきませぬ。今回はツボにハマるとScilab関数で一撃でピーク位置を検出できるの件です。ツボは伝達関数から周波数応答を求めよう、なんて時です。ScilabのExampleをなぞってみただけだけれど一撃。お楽。
“手習ひデジタル信号処理(133) Scilab、伝達関数の周波数応答のピーク検出、一撃よ” の続きを読む
前回も「素朴なピーク検出」続けてしまいました。しかしネット上を漁っていて発見、「プロの人は１行でピーク検出しちゃうんだ」。信号処理も素人ならScilabも素人のお惚け老人は驚愕。さっそく「真似っこ」してみようと。しかし、元のコードはMATLAB、Scilabは「似ているけど、じゃない」方なのでそのままでは動きませぬ。
“手習ひデジタル信号処理(132) プロは１行でピーク検出。Scilabでなぞってみた” の続きを読む