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#04:画像から特徴量を抽出しよう
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無料会員登録して始める実技課題 「画像をグレースケールにする」
右側のJupyter Notebook上で、imreadを使って画像のimage.pngをグレースケールで読み込み、imwriteで保存してください。
ファイル名はgray.pngとして保存してください。
グレースケール画像を保存した後に、採点ボタンをクリックして、正解と表示されれば演習課題クリアです！
実技課題 「2次元配列を1次元配列にする」
右側のJupyter Notebook上で、ravel()を使って2次元配列を1次元配列に変換してください。
実行後、ノートを保存して、採点ボタンをクリックして、正解と表示されれば演習課題クリアです！
※ ノートの保存は、Jupyter Notebook画面の上側にある「File」をクリックし、「Save and Checkpoint」をクリックします。
ここでは、機械学習の入力として画像を扱う方法を検討しましょう。
様々な画像処理を行うことができるライブラリです。
import cv2
img = cv2.imread(元画像のパス, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imwrite(グレースケール画像のパス, img)
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# ヒストグラムを描画
def plot_hist(img):
img_hist = np.histogram(img.ravel(), 256, [0, 256])
hist = img_hist[0]
plt.bar(np.arange(256), hist)
plt.show()
plot_hist(cv2.imread(ヒストグラムを表示する画像のパス, cv2.IMREAD_GRAYSCALE))