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↓