回答編集履歴
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@@ -8,6 +8,41 @@
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## 追記
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```python
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import numpy as np
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import cv2
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import matplotlib.pyplot as plt
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+
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+
img = np.array(
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+
[
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+
[20.75, 21.25, 22.25, 22.5, 21.25, 21.25, 22.75, 23.25],
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+
[20.5, 21.0, 22.25, 22.25, 23.25, 23.25, 24.0, 24.75],
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21
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+
[20.0, 21.25, 21.75, 22.0, 22.5, 23.75, 25.5, 25.25],
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22
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+
[20.0, 19.75, 20.75, 22.5, 24.25, 24.75, 25.25, 26.0],
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+
[20.25, 22.25, 23.25, 24.25, 24.0, 24.5, 25.5, 25.75],
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+
[21.0, 20.75, 21.0, 20.75, 21.5, 24.75, 26.0, 23.5],
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+
[21.0, 20.0, 20.25, 22.5, 24.0, 24.75, 22.25, 23.75],
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+
[21.25, 18.5, 20.5, 22.5, 21.0, 20.5, 20.25, 21.75],
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+
]
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+
)
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+
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+
# bicubic 補完で 300x300 にリサイズ
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+
float_img = cv2.resize(img, dsize=(300, 300), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
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+
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-
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+
# 画像として扱えるように float の配列を [0, 255] に minmax scaling する。
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+
gray = cv2.normalize(
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+
float_img, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U
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+
)
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+
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+
# 大津の手法で2値化する。
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ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
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print(f"threshold {ret}")
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+
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+
# 結果保存
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cv2.imwrite("result.png", binary)
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```
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+
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+
2値化した結果は以下のようになりました。
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answer
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@@ -10,4 +10,4 @@
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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)
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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
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@@ -4,4 +4,10 @@
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> プログラムで何か改善する方法はありますでしょうか?
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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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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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## 追記
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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)
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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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修正
answer
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@@ -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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例えば、Excel 方眼紙を作成し、8x8 マスの領域に手をドット絵で描けるかどうか試してみると、難しいことがわかると思います。
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