PythonのOpenCVライブラリを使用して、Jupyter Notebook上で画像を表示する方法について説明します。
OpenCVとMatplotlibを使用した画像の表示
まずは、基本的な画像の表示方法から始めましょう。PythonのOpenCVライブラリとMatplotlibライブラリを使用して、画像を読み込み、表示します。
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 画像を読み込む
img = cv2.imread('012.JPG')
# 画像を表示する
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.imshow(img)
ax.axis("off")
このコードでは、cv2.imread関数を使用して画像を読み込み、matplotlib.pyplotのimshow関数を使用して画像を表示しています。
画像のリサイズ
次に、OpenCVのresize関数を使用して、画像のリサイズを行います。
img_re= cv2.resize(img, dsize=None, fx=0.1, fy =0.1)
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.imshow(img_re)
ax.axis("off")
cv2.resize関数のfxおよびfy引数は、それぞれx方向およびy方向の倍率を指定します。
画像の透過率の調整
最後に、imshow関数のalpha引数を使用して、画像の透過率を調整します。
fig, ax = plt.subplots(facecolor="w")
ax.imshow(img, alpha=0.5)
plt.show()
以上が、PythonのOpenCVライブラリを使用して、Jupyter Notebook上で画像を表示する基本的な方法です。これらの操作は、画像を取り扱って処理を行う際の基本的なものであり、自分自身で手を動かすことで実感を得ておくことが非常に大事です。.