4-5 垂直方向に揺らめかせる「サイン揺らぎ（垂直）」 img_src = cv2.imread("data/img_4-5.bmp") #振幅 A = 50 #dst画像用意 img_dst = np.zeros_like(img_src) Y = img_src.shape[0] X = img_src.shape[1] for y in range(Y): for x in range(X): x2 = int…

4-4 水平方向に揺らめかせる「サイン揺らぎ（水平）」 img_src = cv2.imread("data/img_4-4.bmp") #振幅 A = 50 #dst画像用意 img_dst = np.zeros_like(img_src) Y = img_src.shape[0] X = img_src.shape[1] for y in range(Y): for x in range(X): y2 = int…

4-3 ひずみ補正等に使える並行四辺形変換「スキュー変換（垂直）」 import math as m img_src = cv2.imread("data/img_4-3.bmp") eight,width,ch = img_src.shape """ warpAffine 画像のアフィン変換を行います． パラメタ: src – 入力画像 M – 2×3 の変換行…

アファイン変換で平行移動して、画像サイズを大きくした場合 #http://imagingsolution.blog107.fc2.com/blog-entry-284.html import math as m img_src = cv2.imread("data/img_4-2.bmp") eight,width,ch = img_src.shape """ warpAffine 画像のアフィン変換…

アファイン変換で平行移動した場合 #http://imagingsolution.blog107.fc2.com/blog-entry-284.html import math as m img_src = cv2.imread("data/img_4-2.bmp") eight,width,ch = img_src.shape """ warpAffine 画像のアフィン変換を行います． パラメタ: s…

4-2 ひずみ補正等に使える並行四辺形変換「スキュー変換（水平）」 アファイン変換で平行移動していない場合 #http://imagingsolution.blog107.fc2.com/blog-entry-284.html import math as m img_src = cv2.imread("data/img_4-2.bmp") eight,width,ch = im…

技4 変形/移動 処理 4-1 画像を変形したいとき使う回転変形 img_src = cv2.imread("data/img_4-1.bmp") eight,width,ch = img_src.shape """ getRotationMatrix2D 回転変換行列の算出 パラメタ: center – 入力画像中にある回転中心 angle – 度単位で表される…

A-5 緻密な濃淡表現を実現する「バークス型誤差拡散法」 img_src = cv2.imread("data/img_A-3.bmp") img_dst = np.empty_like(img_src) #座標の大きさ eight = img_src.shape[0] width = img_src.shape[1] for y in range(0,eight): for x in range(0,width)…

A-4 パターンを用いないハーフトーニング「フロイドスタインバーグ型誤差拡散法」 img_src = cv2.imread("data/img_A-3.bmp") img_dst = np.empty_like(img_src) #座標の大きさ eight = img_src.shape[0] width = img_src.shape[1] for y in range(0,eight):…

A-3 濃淡を網目の2値パターンで表現する「ベイヤー型ハーフトーニング」 from random import random img_src = cv2.imread("data/img_A-3.bmp") img_dst = np.empty_like(img_src) #座標の大きさ eight = img_src.shape[0] width = img_src.shape[1] patt = …

A-2 濃度パターンを用いる代表的な濃淡表現「ハーフトーン型ハーフトーニング」 from random import random img_src = cv2.imread("data/img_A-2.bmp") img_dst = np.empty_like(img_src) #座標の大きさ eight = img_src.shape[0] width = img_src.shape[1] …

技A 白黒の粗密濃淡表現 A-1 白黒の粗密で濃淡を表現する「ハーフトーニング」 from random import random img_src = cv2.imread("data/img_A-1.bmp") img_gray = cv2.cvtColor(img_src,cv2.COLOR_RGB2GRAY) img_dst = np.empty_like(img_src) #座標の大きさ…

3-7 「何色なのか」という色相を示す（HSV表色系） pass 3-8 「鮮やかさ」である彩度を示す（HSV表色系） pass 3-9 「明るさ」である明度を示す（HSV表色系） pass

3-6 JPEG画像の色差信号の一つ「YCbCrのCr画像」 img_src = cv2.imread("data/img_3-5.bmp") img_gray = -img_src[:,:,0] * 0.081 - img_src[:,:,1] * 0.41869 + img_src[:,:,2] * 0.5 + 127 #img_srcと同じ大きさのゼロ配列を作成してimg_dstを構成 img_dst…

3-5 JPEG画像の色差信号の一つ「YCbCrのCb画像」 img_src = cv2.imread("data/img_3-5.bmp") img_gray = img_src[:,:,0] * 0.5 - img_src[:,:,1] * 0.33126 - img_src[:,:,2] * 0.16874 + 127 #img_srcと同じ大きさのゼロ配列を作成してimg_dstを構成 img_ds…

3-4 人間の目に鈍感な色変化を示す「Q画像」（YIQフォーマット） img_src = cv2.imread("data/img_3-4.bmp") img_gray = img_src[:,:,0] * 0.311 - img_src[:,:,1] * 0.528 + img_src[:,:,2] * 0.212 + 127 #img_srcと同じ大きさのゼロ配列を作成してimg_dst…

3-3 人間の目に敏感な色変化を示す「I画像」（YIQフォーマット） img_src = cv2.imread("data/img_3-3.bmp") img_gray = -img_src[:,:,0] * 0.322 - img_src[:,:,1] * 0.274 + img_src[:,:,2] * 0.596 + 127 #img_srcと同じ大きさのゼロ配列を作成してimg_ds…

3-2 画像の明るさ強度を示す「Y画像」（YIQフォーマット） img_src = cv2.imread("data/img_3-2.bmp") img_gray = img_src[:,:,0] * 0.114478 + img_src[:,:,1] * 0.586611 + img_src[:,:,2] * 0.298912 #img_srcと同じ大きさのゼロ配列を作成してimg_dstを…

技３ 色フォーマット変換 3-1 画像の濃淡がひと目でつかめる「ヒストグラム」 img_src = cv2.imread("data/Mandrill.png") #cvtColor関数を使用してグレイ画像を作成 img_gray = cv2.cvtColor(img_src,cv2.COLOR_RGB2GRAY) #描画する cv2.imshow("img_src",i…