Python/OpenCVで2D画像を3Dのように見せる方法

画像は全て2次元ですが、見せ方によってはあたかも3次元に存在しているように見せることも可能です。このページではこれまでWATLABブログで習得した内容で事例を紹介します。

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Pythonで平面を回転させる効果を表現する!

Pythonで画像処理をする時に、平面に画像を貼り付けて動かすことを考えます。その場合、やみくもに座標を模索するのではなく、数学的に関数を使う方がスムーズに動きます。ここでは楕円方程式を使って平面が回転しているような動きを表現してみます。

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Python/OpenCVの射影変換なら簡単に画像補正ができる!

カメラで垂直に本等の平面を撮影したかったのに、ちょっとしたずれで遠近感が出てしまうことがあります。しかし射影変換を使えばそのずれを補正することができます。Python/OpenCVであれば誰でも簡単に射影変換を使うことができます。

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Pythonのmatplotlibアニメーションで楕円の軌跡!

プロットを動的に可視化するのは現象の理解を助けたり、データを視覚的にアピールする時に役立ちます。ここでは楕円方程式の軌跡を描くことで、matplotlibのArtistAnimation関数の使い方を習得します。

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Python/Numpyで楕円方程式を描画する!

画像処理でグラフィカルなアニメーションを作ったりする場合、軌跡の座標点に円や楕円方程式を使いたくなる場合があります。楕円は円の拡張なので、ここでは楕円方程式の描画をやってみます。

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Python/OpenCVのROI抽出!領域の切り出しとコピー

画像処理では、画像内のある領域に対して加工をする処理が最も頻繁に実施されています。ここではその基礎となる興味領域(ROI)の抽出と元画像への再マップ方法を習得します。

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Python/OpenCVの適応的閾値処理で綺麗な二値化!

前回Python/OpenCVによる単純な二値化を学びましたが、二値化処理はまだまだ奥が深いです。今回は単純な二値化だけでは上手くいかない画像に対する「適応的閾値処理による二値化」を習得します。

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Python/OpenCVで画像の二値化をする方法

Python/OpenCVを使った画像処理において、最も簡単な二値化処理をすることで画像処理プログラミングの基本を学びます。この処理を通して、画像読み込み→処理→表示→保存の一連のプロセスを習得します。

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