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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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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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2回答

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投稿2022/05/13 01:23

編集2022/05/14 16:46

現在以下のコードで入力画像の正規化を行っており、正規化した画像をグレースケール化して二値処理しようとしています。グレースケール化するために、cv2.cvtColor() を用いようとしているのですが、調べたところ入力画像のdtypeがfloat64型ではだめなことを知ったため、uint8に変換したのですが変換することで元画像(入力画像)が表示されなく(真っ黒な画像になる)なりました。
正規化した画像をグレースケール化する方法は、なにかありますでしょうか?

補足:私は、Google Colaboratory でプログラムを実行しています。

python

#正規化 img = cv2.imread(files[5]) imgHLS = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HLS) Lchannel = imgHLS[:,:,1] norm = Lchannel / Lchannel.sum() cv2.imwrite("1.png", norm) plt.imshow(norm) print(norm.dtype) norm = norm.astype(np.uint8) #型をuint8に変換 #ここから下でエラーが発生する norm = cv2.cvtColor(norm, cv2.COLOR_GRAY2RGB) img = cv2.cvtColor(norm, cv2.COLOR_RGB2GRAY) print(img.shape)

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jbpb0

2022/05/14 00:53

質問に記載のコードは、「#型をuint8に変換」の直前(左)に全角スペースが挿入されているので、そのままコピペしても実行できませんでした
jbpb0

2022/05/14 01:14

「plt.imshow」では明るさが自動調整されて表示されるので、それで表示されるのは「全体の画像輝度の和を1になるように正規化」されたものではありません 「#型をuint8に変換」を実行するよりも前(上)で、下記の変更をして実行したら、「全体の画像輝度の和を1になるように正規化」されたものが表示されます plt.imshow(norm) ↓ 変更 plt.imshow(norm, clim=(0, 1)) 上記の変更をして実行したら、「#型をuint8に変換」する前の段階でも、「全体の画像輝度の和を1になるように正規化」されたものが「実質的に真っ黒」であることが分かると思います 「実質的に真っ黒」とは、データは黒(0.0)ではないけど、表示する時には黒になってしまうくらい小さなデータである、という意味です norm = Lchannel / Lchannel.sum() のすぐ下に下記を追加して実行してみてください print(np.max(norm)) それで表示される画素値の最大値は、白(1.0)に比べてはるかに小さいでしょう
jbpb0

2022/05/14 01:44 編集

> uint8に変換したのですが変換することで元画像(入力画像)が表示されなく(真っ黒な画像になる)なりました。 画素値の最大値が1.0よりも小さいなら、それを norm = norm.astype(np.uint8) で整数にしたら、切り捨てられて全て0になります 整数にする前は、データはとても小さいけれど0.0ではなかったので、「plt.imshow」で明るさが自動調整されたら表示されましたが、整数にしたら0になるので、明るさが自動調整されても真っ黒になります

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