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Google Colaboratoryとは、無償のJupyterノートブック環境。教育や研究機関の機械学習の普及のためのGoogleの研究プロジェクトです。PythonやNumpyといった機械学習で要する大方の環境がすでに構築されており、コードの記述・実行、解析の保存・共有などが可能です。

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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フォルダ内のファイルを一括処理したい

ironman2w

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投稿2022/06/19 17:37

初学者です
こちらのサイト(Python ファルダ内のファイルを一括処理)を参考にして、
Google Colabで下のコードを実行したのですが、まだ処理されていない画像ファイルがあるのに
途中で処理が終わってしまいます。フォルダ内すべての画像を処理するためにはどうすればよいでしょうか。
また、トリミングした画像毎に白い部分の画素数を表示させるにはどうすればよいでしょうか。

#画像の二値化_binary 中心部分の面積 import cv2 import pathlib import glob from google.colab.patches import cv2_imshow # パッチファイルインポート input_dir = '/content/drive/MyDrive/file/1' image_list = list(pathlib.Path(input_dir).glob('*.png')) for i in range(len('image_list')): #画像の読み込み img = cv2.imread(str(image_list[i]), cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2_imshow(img) cropped_image = img[40:60, 230:429] cv2_imshow(cropped_image) #特定の範囲のGaussian分布から閾値を自動で決めて二値化 ret1,img_th=cv2.threshold(cropped_image,0,255,cv2.THRESH_OTSU) #全体の画素数 whole_area=img_th.size #白部分の画素数 white_area=cv2.countNonZero(img_th) #黒部分の画素数 black_area=whole_area-white_area #それぞれの割合を表示 print('White_Area='+str(white_area/whole_area*100)+'%') print('Black_Area='+str(black_area/whole_area*100)+'%') print('whitepixel='+str(white_area))

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for i in range(len(image_list)):
では

投稿2022/06/19 22:29

y_waiwai

総合スコア87774

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ironman2w

2022/06/20 00:08

完全に見落としてました^^; ありがとうございます
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