回答編集履歴
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d
test
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上記画像にセマンティックセグメンテーションを行った結果
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## 追記
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自分はいつも画像処理のパラメータを決めるときは Jupyter Notebook で使える ipywidgets という拡張機能を使って調整しています。
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回答のパラメータ値もそれで決めました。
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```bash
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pip install ipywidgets
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jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension
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```
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```python
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import cv2
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from IPython.display import Image, display
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from ipywidgets import widgets
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def imshow(img):
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"""画像を Notebook 上に表示する。
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"""
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ret, encoded = cv2.imencode(".png", img)
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display(Image(encoded))
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def inRange(**kwargs):
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"""2値化処理を行い、結果を表示する。
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"""
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+
lower = tuple([int(l) for l, h in kwargs.values()])
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upper = tuple([int(h) for l, h in kwargs.values()])
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+
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+
binary = cv2.inRange(img, lowerb=lower, upperb=upper)
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imshow(binary)
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# 画像を読み込む。
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img = cv2.imread("test.jpg")
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img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
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# パラメータ lower, upper を設定するスライダー
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num_channels = 1 if img.ndim == 2 else img.shape[2]
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parts = {}
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for i in range(num_channels):
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slider = widgets.SelectionRangeSlider(
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options=np.arange(256), index=(0, 255), description=f"channel {i}"
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)
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slider.layout.width = "400px"
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parts[f"channel{i}"] = slider
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# ウィジェットを表示する。
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widgets.interactive(inRange, **parts)
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