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scikit image について
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scikit image とは
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* scikit-learn系列の画像処理、機械学習ライブラリ


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基本的な使い方
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ライブラリ / 画像 のロード
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* ライブラリのロード ::

    import skimage
  

* 画像の読み込み ::

    import skimage.io
    inpFile = "input.jpg"
    image   = skimage.io.imread( inpFile )

  
* 画像の表示 ::

    from skimage import io
    from matplotlib import pyplot as plt
    io.imshow( image )
    plt.show()


  
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openCVとの交換
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* 基本的には、

  1. 関数を読み込んで使用することと．
  2. BGR <-> RGB の変換を忘れないこと．

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OpenCV -> skimage
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* OpenCVは整数 np.uint8 ( 0-255 )型でBGR順、 skimage は小数を用いておりRGB順 ::

    import skimage.util
    image_sk = ( skimage.util.img_as_float( image_cv ) )[:,:,::-1]


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skimage -> OpenCV
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* skimage は小数を用いておりRGB順, OpenCVは整数 np.uint8 ( 0-255 )型でBGR順  ::

    import skimage
    image_cv = ( skimage.img_as_ubyte( image_sk ) )[:,:,::-1]


  


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scikit-imageにある楕円検出について
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+ 楕円Hough変換 等、試行錯誤の備忘録

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skimage.transform.hough_ellipse() について
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* 関数自体は使用可能．
* ちゃんと絞った狙いの楕円に対して（大きさがだいたいわかってて、無駄なパラメータを探索せず、そもそも画像サイズも落としたデータ）、問題なく動作することを確認．
* 一方、計算量が膨大．とてもではないが、どこにあるかわからない楕円を検出させるのはかなり計算過多．

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skimage.measure.EllipseModel()について
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* 楕円検出で検索にかかるが、これは、画像ではなく、データ点群に対して使用する．
* データ点群を楕円にフィットしたら、どういうパラメータ ( xc, yc, a1, a2, angle ) になるかを返却する関数なので、直接、楕円検出には使用できない．