回答編集履歴
1
d
test
CHANGED
|
@@ -7,3 +7,95 @@
|
|
|
7
7
|
|
|
8
8
|
|
|
9
9
|
[ヒストグラムが与えられたデータから，中央値を求める方法｜数学｜苦手解決Q&A｜進研ゼミ高校講座｜ベネッセコーポレーション](https://kou.benesse.co.jp/nigate/math/a13m0401.html)
|
|
10
|
+
|
|
11
|
+
|
|
12
|
+
|
|
13
|
+
## 追記
|
|
14
|
+
|
|
15
|
+
|
|
16
|
+
|
|
17
|
+
最初に書いたヒストグラムの案もそのサイズだと厳しいので、「ブロックごとに中央値を直接計算する」または「ブロックごとにヒストグラムを計算して、中央値をあとから計算する (枚数が256枚以上ならこちらのが省メモリ)」になるかと思います。
|
|
18
|
+
|
|
19
|
+
|
|
20
|
+
|
|
21
|
+
## コード
|
|
22
|
+
|
|
23
|
+
|
|
24
|
+
|
|
25
|
+
OpenCV のサンプル動画 [vtest.avi](https://github.com/opencv/opencv/raw/master/samples/data/vtest.avi) をフレームごとに切り出して保存した画像で試しました。
|
|
26
|
+
|
|
27
|
+
|
|
28
|
+
|
|
29
|
+
```python
|
|
30
|
+
|
|
31
|
+
from pathlib import Path
|
|
32
|
+
|
|
33
|
+
|
|
34
|
+
|
|
35
|
+
import cv2
|
|
36
|
+
|
|
37
|
+
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
38
|
+
|
|
39
|
+
import numpy as np
|
|
40
|
+
|
|
41
|
+
|
|
42
|
+
|
|
43
|
+
# 画像のパス一覧を取得する。
|
|
44
|
+
|
|
45
|
+
input_dir = Path("input") # 画像があるディレクトリ
|
|
46
|
+
|
|
47
|
+
img_paths = list(input_dir.glob("*.png"))
|
|
48
|
+
|
|
49
|
+
|
|
50
|
+
|
|
51
|
+
# 1枚だけ読み込み画像の幅、高さを取得する。
|
|
52
|
+
|
|
53
|
+
img = cv2.imread(str(img_paths[0]))
|
|
54
|
+
|
|
55
|
+
h, w = img.shape[:2]
|
|
56
|
+
|
|
57
|
+
|
|
58
|
+
|
|
59
|
+
|
|
60
|
+
|
|
61
|
+
median_img = np.empty_like(img)
|
|
62
|
+
|
|
63
|
+
|
|
64
|
+
|
|
65
|
+
stride_y, stride_x = 300, 300 # ブロックの大きさ
|
|
66
|
+
|
|
67
|
+
for y in range(0, h, stride_y):
|
|
68
|
+
|
|
69
|
+
for x in range(0, w, stride_x):
|
|
70
|
+
|
|
71
|
+
# ブロックごとに中央値を計算する。
|
|
72
|
+
|
|
73
|
+
values = []
|
|
74
|
+
|
|
75
|
+
for path in img_paths:
|
|
76
|
+
|
|
77
|
+
img = cv2.imread(str(path))
|
|
78
|
+
|
|
79
|
+
values.append(img[y : y + stride_y, x : x + stride_x])
|
|
80
|
+
|
|
81
|
+
median = np.median(values, axis=0).astype(np.uint8)
|
|
82
|
+
|
|
83
|
+
median_img[y : y + stride_y, x : x + stride_x] = median
|
|
84
|
+
|
|
85
|
+
|
|
86
|
+
|
|
87
|
+
# 結果を可視化する。
|
|
88
|
+
|
|
89
|
+
fig, ax = plt.subplots()
|
|
90
|
+
|
|
91
|
+
ax.imshow(median_img[..., ::-1])
|
|
92
|
+
|
|
93
|
+
|
|
94
|
+
|
|
95
|
+
plt.show()
|
|
96
|
+
|
|
97
|
+
```
|
|
98
|
+
|
|
99
|
+
|
|
100
|
+
|
|
101
|
+
|