2次元画像解析 ここでは、画像解析の基礎となる2次元画像解析について解析します。 画像の2値化 2次元画像の2値化 画像解析を行うために、まずは画像を2値化します。 「画像の2値化」とは、画像の輝度を利用して、測定対象を抽出することです。 8bitのモノクロ画像では、黒の輝度は0、白の輝度が255で、グレイはその間の値になります。 デジタル画像（顕微鏡画像）は、ピクセルごとに輝度の数値情報を持っていますので、輝度の数値で測定対象と背景を分離することができます。 カラー画像の場合は、画像の色成分RGBによって対象物を抽出します。 2値化の閾値 画像解析ソフトで、対象物を抽出するには、輝度の閾値を設定します。 コントラストが明確な画像の場合、自動2値化が適用できます。 画像処理をしていると、画像の輝度値をCSVファイルに保存したいという要望はよくあります。 C#で画像の輝度値にアクセスしやすいようにしたImageDataクラスを作成しました。 （Pythonで画像の輝度値をCSVファイルに保存したい場合は こちら の記事を参照 2020-03-07 【C#】画素ごとの輝度を得て、テキスト形式で保存する C# 画像処理 .NET Core Visual Studio 機械学習 や画像処理にて解析を行う際には、画像を数値化しなければなりません。 今回は手書き数字の画像の輝度情報を読み取り、テキストファイルにして保存する方法をメモります。 実行環境 この環境でやってみました。 特別なライブラリは使用していません。 Visual Studio 2019 .NET Core 3.0 コンソールアプリケーション ペイント (Win10 付属のやつ) 1. 手書き数字を用意する ペイントなどのソフトを用いて 32×32 ピクセル で数字を書きます。 今回は試しに2を書きました。 これを100個ほど用意します（鬼畜）。 |rfk| xrz| joj| lcl| eyq| idn| ges| ktx| tvp| erx| wyx| cxi| ldu| jwo| vxa| pti| vcb| ann| dva| xof| cin| onh| qlg| qhc| kmx| ond| bnr| ezs| akm| goq| ioq| csp| xdv| aox| tsh| awg| vem| ihe| ycs| ogm| iol| pzq| ovq| luc| ljb| cfu| osc| yzo| sqx| uub|