Pillow を使用して画像を閉じるにはどうすればよいですか?

ちょっと、そこ！枕のサプライヤーとして、私は枕に関連するあらゆる種類のものを見てきました。しかし、今日は少しギアを切り替えて、Python の Pillow ライブラリを使用して画像を閉じることについて話します。 「枕業者が画像処理について何を知っているの？」と思われるかもしれません。まあ、私には少し技術に精通した側面もあります!

まず、画像処理の文脈で「閉じる」が何を意味するかを理解しましょう。クロージングは​​、画像の前景オブジェクト内の小さな穴を閉じるために使用される形態学的操作です。これは基本的に、他の 2 つの操作 (膨張とそれに続く浸食) の組み合わせです。

では、なぜ画像に対してクロージングを実行したいのでしょうか?理由はたくさんあります。たとえば、いくつかのオブジェクトが検出されたが、ノイズやその他の要因によりそれらのオブジェクトに小さな穴がある画像で作業している場合、閉じることでそれらのオブジェクトがクリーンアップされ、より明確に定義されるようになります。

ここで、Pillow ライブラリを使用してこれを行う方法を説明します。 Pillow は、画像処理用の強力な Python ライブラリです。使いやすく、機能が豊富です。

ステップ 1: 枕の取り付け

Pillow をまだインストールしていない場合は、非常に簡単です。ターミナルを開いて次のコマンドを実行するだけです。

pip インストール枕

これにより、最新バージョンの Pillow がシステムにインストールされます。

ステップ 2: 必要なモジュールをインポートする

Pillow をインストールしたら、それを Python スクリプトにインポートする必要があります。その方法は次のとおりです。

PIL インポート画像、ImageFilter から

の画像モジュールは、さまざまな画像ファイル形式を開いたり、操作したり、保存したりするために使用されます。の画像フィルターモジュールには事前定義された画像フィルターが多数含まれていますが、それを使用して独自の形態学的操作を作成します。

ステップ 3: 画像を開く

という名前の画像ファイルがあるとします。例.jpg現在のディレクトリにあります。次のように開くことができます。

image = Image.open('example.jpg')

これにより、画像が開き、次の場所に保存されます。画像変数。

ステップ 4: 拡張の実行

前に述べたように、クロージングは​​膨張とその後の浸食です。それでは、拡張から始めましょう。膨張は、画像の前景オブジェクトを拡大するプロセスです。 Pillow では、カスタム カーネルを使用して拡張を実行できます。拡張を実行する方法の例を次に示します。

from PIL import ImageFilter # 拡張用のカーネルを作成します dilation_kernel = ImageFilter.Kernel((3, 3), [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) dirated_image = image.filter(dilation_kernel)

このコードでは、最初にすべての値が 1 である 3x3 カーネルを作成します。このカーネルは、画像の膨張操作を実行するために使用されます。のフィルターメソッドはカーネルを画像に適用し、拡張された画像を返します。

ステップ 5: エロージョンの実行

拡張後は侵食を実行する必要があります。エロージョンは膨張の逆です。画像の前景オブジェクトを縮小します。拡張された画像に対してエロージョンを実行する方法は次のとおりです。

erosion_kernel = ImageFilter.Kernel((3, 3), [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) Closed_image = dirated_image.filter(erosion_kernel)

エロージョンには同じ 3x3 カーネルを使用します。のフィルターメソッドが拡張された画像に適用され、最終的な閉じた画像が得られます。

ステップ 6: 結果を保存する

閉じる操作を実行したら、結果を保存することができます。その方法は次のとおりです。

Closed_image.save('closed_example.jpg')

これにより、閉じた画像が次の名前で保存されますクローズド例.jpg現在のディレクトリにあります。

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結論

このブログ投稿では、Python で Pillow ライブラリを使用して画像を閉じる方法を学習しました。これは、画像をクリーンアップして見栄えを良くする簡単なプロセスです。枕のサプライヤーとして、枕のニーズに合わせて検討できるいくつかの良い選択肢を提供できれば幸いです。

参考文献

• 枕の公式ドキュメント
• Python 画像処理チュートリアル オンライン