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2020/03/10 06:10

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tiitoi
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スコア21956

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@@ -18,8 +18,78 @@
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+ ```python
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+
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+ import numpy as np
24
+
25
+ import cv2
26
+
21
- 1つ思いついたのですが、とりあえず、bicubic 補完の後に閾値で2値化してみてはどうでしょうか (ある値以上なら255、それ未満なら0の2値画像を作成)
27
+ import matplotlib.pyplot as plt
22
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24
30
 
31
+
32
+
33
+ img = np.array(
34
+
35
+ [
36
+
37
+ [20.75, 21.25, 22.25, 22.5, 21.25, 21.25, 22.75, 23.25],
38
+
39
+ [20.5, 21.0, 22.25, 22.25, 23.25, 23.25, 24.0, 24.75],
40
+
41
+ [20.0, 21.25, 21.75, 22.0, 22.5, 23.75, 25.5, 25.25],
42
+
43
+ [20.0, 19.75, 20.75, 22.5, 24.25, 24.75, 25.25, 26.0],
44
+
45
+ [20.25, 22.25, 23.25, 24.25, 24.0, 24.5, 25.5, 25.75],
46
+
47
+ [21.0, 20.75, 21.0, 20.75, 21.5, 24.75, 26.0, 23.5],
48
+
49
+ [21.0, 20.0, 20.25, 22.5, 24.0, 24.75, 22.25, 23.75],
50
+
51
+ [21.25, 18.5, 20.5, 22.5, 21.0, 20.5, 20.25, 21.75],
52
+
53
+ ]
54
+
55
+ )
56
+
57
+
58
+
59
+ # bicubic 補完で 300x300 にリサイズ
60
+
61
+ float_img = cv2.resize(img, dsize=(300, 300), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
62
+
63
+
64
+
25
- 8x8 の手の写っもとの例 (画像でなく、数値) を質問欄貼っていただければ、こちらでも試せます。
65
+ # 画像とし扱えように float [0, 255] minmax scaling
66
+
67
+ gray = cv2.normalize(
68
+
69
+ float_img, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U
70
+
71
+ )
72
+
73
+
74
+
75
+ # 大津の手法で2値化する。
76
+
77
+ ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
78
+
79
+ print(f"threshold {ret}")
80
+
81
+
82
+
83
+ # 結果保存
84
+
85
+ cv2.imwrite("result.png", binary)
86
+
87
+ ```
88
+
89
+
90
+
91
+ 2値化した結果は以下のようになりました。
92
+
93
+
94
+
95
+ ![イメージ説明](1d82314d745cc5f77f6311a325088be3.png)

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修正

2020/03/10 06:10

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tiitoi
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スコア21956

test CHANGED
@@ -22,4 +22,4 @@
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22
 
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23
 
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- 8x8 の手の写っているもとの行列の例を質問欄に貼っていただければ、こちらでも試せます。
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+ 8x8 の手の写っているもとの行列の例 (画像でなく、数値) を質問欄に貼っていただければ、こちらでも試せます。

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修正

2020/03/10 05:32

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tiitoi
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スコア21956

test CHANGED
@@ -11,3 +11,15 @@
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  プログラムというよりは、赤外線センサーのハードの性能の問題だと思います。
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+
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+
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+
17
+ ## 追記
18
+
19
+
20
+
21
+ 1つ思いついたのですが、とりあえず、bicubic 補完の後に閾値で2値化してみてはどうでしょうか (ある値以上なら255、それ未満なら0の2値画像を作成)
22
+
23
+
24
+
25
+ 8x8 の手の写っているもとの行列の例を質問欄に貼っていただければ、こちらでも試せます。

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修正

2020/03/10 05:32

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スコア21956

test CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
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- bicubic 補完で 8x8 の画像を拡大したとしても情報量が増えるわけではないです。
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+ bicubic 補完で 8x8 の画像を拡大したとしても、画像がぼやけるだけで、情報量が増えるわけではないです。
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  手の輪郭を取得するのに 8x8 という解像度では不十分なのではないでしょうか。
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