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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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広い範囲を分割した範囲での各々の標準偏差を求めたいです.

nikonikomanako

総合スコア12

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/12/15 04:02

### 分割した範囲での各々の標準偏差を求めたい.
5000ピクセル以上ある画像の色情報の標準偏差を一定の範囲に分割して各々の標準偏差を求めてそれらの和を出したいのですがそのコードが分かりません.
下記のコードではピクセル(0,0)(0,1)(1,0)(1,1)の四つの標準偏差を求めているものです.このようにして四つずつに範囲を指定して標準偏差を求めることを5000ピクセルすべてでやりたいのですがその方法はありますか?
よろしくお願いします.

Python

import cv2 import numpy as np FILEPATH = 'C:/Users/user/documents/xxxxxxxxx.bmp' img = cv2.imread(FILEPATH) IMG_SIZE = 4096 data = np.empty(IMG_SIZE ** 2) for x1 in range(0,1,1): for y1 in range(0,1,1): R,G,B =img[x1,y1] data[x1 + y1 * IMG_SIZE] = R std1 = np.std(data)

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tiitoi

2020/12/15 04:59 編集

2x2ピクセルで分割して、各ブロックごとに標準偏差を計算ということでいいのでしょうか? 4x4 の画像であれば、4つのブロックに分割されるということであっていますか?
nikonikomanako

2020/12/15 05:08

あってます. 分かりにくくてすいません.
guest

回答2

0

ベストアンサー

1. Numpyの.reshape()を用いる方法

python

1x, y = (2, 2) 2img.reshape(img.shape[0]//x, x, img.shape[1]//y, y, 3).std((1, 3))

2. Scikit-imageのview_as_blocks()を用いる方法

python

1from skimage.util import view_as_blocks 2 3x, y = (2, 2) 4view_as_blocks(img, (x, y, 1)).std((3, 4, 5))

投稿2020/12/15 09:53

編集2020/12/15 10:30
kirara0048

総合スコア1399

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nikonikomanako

2020/12/16 01:07

回答ありがとうございます. この(3,4,5)はどういった意味のコードなのでしょうか?教えていただけると幸いです.
nikonikomanako

2020/12/16 06:26

形成エラーが出てしまったのですがどうすれば修正できるでしょうか
kirara0048

2020/12/16 10:40

view_as_blocks()を用いると、第0, 1, 2軸が分割されて第3, 4, 5軸が生成されます。 挙げたコードでは(2,2,1)のサイズで分割してそれぞれに対してstd()で処理しています。 エラーは内容がわからないので答えようがありません。なおピクセル数が奇数だと(2,2)で分割できないのでエラーがでます。それはtiitoiさんのコードの例でも同じです。
nikonikomanako

2020/12/17 00:45

返信ありがとうございます.立て続けにすいません. ピクセル数は縦,横ともに奇数でした. この場合,ピクセル数を変える方法は存在するのでしょうか?
kirara0048

2020/12/17 03:40

奇数×奇数の画像を2×2の小ブロックで分割することは物理的に不可能です。 img[:-1, :-1]などとして端1ピクセルを落とすのはどうでしょうか。
guest

0

まず画像 (3チャンネルのカラー画像と仮定) を 2x2 のブロックに分割しましょう。

画像サイズが 6x6 なら形状が (2, 2, 3) の numpy 配列が 3x3 個できることになります。

OpenCV - 画像をグリッド上に分割する、複数の画像をグリッド上に結合する方法

分割できたら、各ブロックごとに numpy.std() で標準偏差を計算します。

python

1import cv2 2import numpy as np 3 4img = cv2.imread("sample.jpg") 5 6# 2x2 のセルに分割 7size = (2, 2) 8rows = img.shape[0] // size[0] # 分割後の行数 9cols = img.shape[1] // size[1] # 分割後の列数 10 11blocks = [] 12for row_img in np.array_split(img, rows, axis=0): 13 for block in np.array_split(row_img, cols, axis=1): 14 blocks.append(block) 15 16# 各ブロックごとに標準偏差を計算する。 17blocks_std = np.std(blocks, axis=(1, 2, 3)).reshape(rows, cols) 18 19print(blocks_std)

投稿2020/12/15 05:24

編集2020/12/15 05:25
tiitoi

総合スコア21956

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