機械学習に使う画像の前処理
コンピュータに「その画像に何が写っているか」を理解させるためには検出対象の輪郭を描き、そこから特徴を見つけ出すというプロセスが多く取られます。
その輪郭を描く部分をPython+OpenCVで3つの方法で行った結果をこの記事では掲載します。
元画像
加工元となる画像は2つ用意しました。
自然と人間です。
コード
この程度です。
edge.py
import cv2
img = cv2.imread('xxxxxxx.jpg')
# エッジ検出
edge_laplacian = cv2.Laplacian(img, -1)#ラプラシアン
edge_sobel = cv2.Sobel(img, -1, 0, 1)#ソーベル
edge_canny = cv2.Canny(img, 10.0, 200.0)#キャニー
# ファイル書き出し
cv2.imwrite('laplacian.jpg', edge_laplacian)
cv2.imwrite('sobel.jpg', edge_sobel)
cv2.imwrite('canny.jpg', edge_canny)
出力結果
自然
ラプラシアン↓
ソーベル↓
キャニー↓
人間
ラプラシアン↓
ソーベル↓
キャニー↓
