zeros(), ones(), linspace(), eye(), randomモジュールなどを扱います。, OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、チェスボードとサークルグリッドと呼ばれるキャリブレーション器具を使って、補正のための基準となるグリッドのマーカー検出を扱います。カメラで撮影した時に生じる歪みの処理の元になります。, 【Python】OpenCVでピクセル毎の論理演算 – AND, OR, XOR, NOT. コメント ... mergeの使い方(引数howによる結合方法・onによる結合キー(単一・複数)の指定方法) ... Pythonの基本的なトピックについて、チュートリアル形式で初心者向けに解説した記事です。 技術系の職に就き日々実験やシミュレーションを使う仕事をしています。 前提・実現したいことフォルダに入る画像（定期的に更新され、画像名も数も異なりますが同じサイズです）を、横3列で結合したいと思います。フォルダに入っている画像が6つなら、横3列縦2行、8つなら横3列縦3行、最後はblankの画像を入れて計9つで結合したいです。 リストに画像を入れて、co cv2.error: OpenCV(4.1.0)～error: (-215:Assertion failed) src[i].dims <= 2 && src[i].rows == src[0].rows && src[i].type() == src[0].type() in function 'cv::hconcat'. 結合 - OpenCVを使って複数の画像をつなぎ合わせる(Python) python 画像 分割 (2) ハッキーなアプローチ . 2つ以上の画像を比較したい時等、Pythonであれば簡単に画像を横と縦に連結させることができます。ここではOpenCVのhconcatとvconcatを使って画像連結をする方法を紹介します。 データを分析する上では、通常は１つのDataFrameだけではなく、複数のDataFrameを組み合わせて、データを確認・分析していく必要があります。その際に必要となるのが、結合の処理です。, DataFrameの結合方法を、データベースにおけるSQLでのテーブルの結合方法に例えると、結合には行単位の連結であるUNION(ユニオン)と、列単位の連結であるJOIN(ジョイン)の２種類があり、それぞれ次のようなものになります。, この記事では、DataFrameの結合方法の１つである列単位の結合(JOIN)について学んでいきましょう。Pandasではmerge()を利用して、DataFrameに対して様々な結合(JOIN)を実現することができます。, 行単位の連結(UNION)の詳しい説明は、「図解！Pandas DataFrameの結合(UNION)」を参照ください。, またPandasのもう１つのデータ構造であるSeriesの結合方法については、「Pandas Seriesを徹底解説！」を参照ください。, JOINとは、２つのDataFrameを結合するキー(結合キー)となる列を元に、DataFrameを繋ぎ合わせる方法です。結合キー以外の列については、2つのDataFrameで異なっていても問題ありません。, JOINには大きく分けて内部結合と外部結合の２つの種類があり、外部結合はさらに３つに分けることができます。, Pandasにおいて、DataFrameのJOIN(内部結合・外部結合)にはmerge()を使います。２つのDataFrameをそれぞれ、df1、df2とすると、以下のように記述します。, 引数howでは、結合の方法を指定します。結合方法とhowでの指定方法は次のとおりです。, 引数onでは、結合するキーを指定します。結合キーが１つの場合、on = “結合キー” と指定し、２つ以上の場合、on = [“結合キー1”, “結合キー2”, …] というようにリストで指定します。 リストの詳しい説明は、「リスト(List)/配列の使い方」を参照ください。, 内部結合とは、２つのDataFrameについて、両方のDataFrameに存在するある項目を結合キーとしてDataFrameを結合させる際に、その項目の値が両方のDataFrameで一致する行のみを抽出する結合方法です。, 例えば、次のような２つのDataFrame、売上情報ヘッダ(df_sales_header)と顧客マスタ(df_customer)にそれぞれ顧客ID(Customer_ID)がある場合、顧客ID(Customer_ID)を元に２つのDataFrameを結合させる時に使います。 結合させることで、売上情報ヘッダ(df_sales_header)に顧客マスタ(df_customer)の顧客名(Customer_Name)を追加することができます。, 内部結合(INNER JOIN)における各DataFrameの項目の流れを、もう少し詳しく見ていきましょう。 df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで内部結合させる場合、Customer_IDが２つのDataFrameで一致するC04、C06、C01の行のみが抽出されます。 結合後のDataFrameにはそれぞれ元のDataFrameの項目が持ち込まれます。つまりdf_saales_headerからはSales_No、Sales_Dateが、df_customerからはCustomer_Nameの値が新しいDataFrameに追加されます。, それでは、先ほど出てきました下記の例を元に、実際にコーディングしながらmergeを用いてDataFrameを内部結合(INNER JOIN)する方法を確認していきます。, まずは、df_sales_header、df_customerのデータを作成します。 最初に、売上情報ヘッダが格納されているCSVファイル「T_Sales_Header2」からデータを読み込みdf_sales_headerに格納します。（※CSVファイルは上のリンクから取得してください。）, またCSVファイルの読み込みに関する詳しい説明は、「Pandas Excel、CSVファイルの読み込み、書き込み(出力)」を参照ください。, 次に顧客マスタが格納されているCSVファイル「M_Customer2」からデータを読み込みdf_customerに格納します。（※CSVファイルは上のリンクから取得してください。）その際に日本語の名称が文字化けしないようにread_csvの引数encodingに"SHIFT-JIS"を渡します。, こうして作成した２つのDataFrame df_sales_header、df_customerを内部結合していきます。merge()の引数として、２つのDataFrame、howには"inner"(内部結合)、onには結合キーとなる"Customer_ID"を渡します。, 想定された結果どおり、Customer_IDが２つのDataFrameで一致するC04、C06、C01の行のみが抽出されました。 またdf_saales_headerからはSales_No、Sales_Dateが、df_customerからはCustomer_Nameの列の値が、新しいDataFrameに追加されています。, 外部結合とは、２つのDataFrameについて、両方のDataFrameに存在するある項目を結合キーとしてDataFrameを結合させる際に、基準となるDataFrameは全ての行を出力し、もう一方のDataFrameについては、その項目の値が両方のDataFrameで一致する行のみを抽出する結合方法です。 基準となるDataFrameは全ての行を出力するという点が内部結合との違いになります。 外部結合は、その基準となるDataFrameの違いにより、以下の３つに分けられます。, 先ほどと同様、２つのDataFrame、df_sales_headerとdf_customerの例で違いを確認していきましょう。, 黄色で囲った所が前回の内部結合との違いになります。 df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで左外部結合させた場合、Customer_IDにかかわらず、左側のdf_sales_headerの行は全て出力されます。 ここでは結合キーが一致していないCustomer_IDがC03の行も表示されています。 df_customerにはCustomer_IDがC03の行は存在していないので、結合後のCustomer_Nameは欠損値を示すNaN(Not a number)と表示されています。, こちらも黄色で囲った所が内部結合との違いになります。df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで右外部結合させた場合、Customer_IDにかかわらず、右側のdf_customerの行は全て出力されます。 ここでは結合キーが一致していないCustomer_IDがC02、C05の行も表示されています。 df_sales_headerにはCustomer_IDがC02、C05の行は存在していないので、結合後のCustomer_No、Sales_Dateは欠損値を示すNaN(Not a number)と表示されています。, 同様に黄色で囲った所が内部結合との違いになります。 df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで完全外部結合させた場合、Customer_IDにかかわらず、両方のDataFrameの行は全て出力されます。 ここでは結合キーが一致していないCustomer_IDがC03、C02、C05の行も表示されています。 結合キーがそれぞれのDataFrameに存在しない行の項目の値は、欠損値を示すNaN(Not a number)と表示されています。, 最初は左外部結合からです。df_sales_headerとdf_customerを左外部結合します。引数howに対して”left”を渡します。, 次はdf_sales_headerとdf_customerを右外部結合します。引数howに対して”right”を渡します。, 最後はdf_sales_headerとdf_customerを完全外部結合します。引数howに対して”outer”を渡します。, 関連記事です。 Pandasの中心となるDataFrame（データフレーム）については、次の記事で詳しく解説しております。. 【Python】OpenCVで画像を合成する – addWeighted, bitwise演算, ROI, macOS CatelinaにAnacondaをインストールする（zshでの不具合対応）, MacのAnacondaをアンインストールする – Python3.7でTkinter等に不具合？, 【Python】色々なprintフォーマットの出力方法 – %s, .format(), f-strings, 【Python】OpenCVで特徴量マッチング – ORB, SIFT, FLANN, 【Python】OpenCVで輪郭の検出 – findContours(), drawContours(). Pythonに画像処理ライブラリのOpenCVを使って、2つの画像を合成したり重ねたりする方法を見ていきたいと思います。addWeighted()での合成や、関心領域（ROI）とbitwise演算を使った合成の方法を見て … 11. pd.merge(df1, df2, how = inner/left/right/outer, on = ”結合キー”). 繰り返し処理(While文) 12. Python3におけるWEBスクレイピングのやり方について初心者向けに解説した記事です。 Requests、Beautiful Soup、Selenium、Pandas、newspape ... Pythonの基本的なトピックについて、チュートリアル形式で初心者向けに解説した記事です。プログラミング未経験者や初心者でもわかりやすいよう、丁寧に解説しています。 Pythonでデータ ... Pandas（パンダス）とは、データを効率的に扱うために開発されたPythonのライブラリの1つで、データの取り込みや加工・集計、分析処理に利用します。 Pandasには２つの主要なデー ... データ分析、機械学習、ディープラーニングにはグラフの描画による可視化は不可欠です。データは、加工前の状態ではただの数字の羅列でしかなく、一目で必要な情報が伝わるものではありません。それを集計しグラフに ... NumPy（ナンパイ）は、数値計算を効率的に行うための拡張ライブラリです。ベクトルや行列などを効率的に数値計算するための数学関数ライブラリを提供します。NumPyを使うことにより、数値計算をより早く、 ... Copyright© AI-interのPython3入門 , 2020 All Rights Reserved. Pandas（パンダス）とは、データを効率的に扱うために開発されたPythonのライブラリの1つで、データの取り込みや加工・集計、分析処理に利用します。 Pandasには２つの主要なデータ構造があり、Series（シリーズ）が1次元のデータ、DataFrame（データフレーム）... Pandasではmerge()を利用して、DataFrameに対して様々な結合(JOIN)を実現することができます。, JOINとは、２つのDataFrameを結合するキー(結合キー)となる列を元に、DataFrameを繋ぎ合わせる方法です。, 結合キーが１つの場合、on = “結合キー” と指定し、２つ以上の場合、on = [“結合キー1”, “結合キー2”, …] というようにリストで指定します。, 基準となるDataFrameは全ての行を出力するという点が内部結合との違いになります。, Pandas DataFrameを徹底解説！(作成、行・列の追加と削除、indexなど), 03. All rights reserved. ①画像の連結技術が必要⇒過去記事. Pythonに画像処理ライブラリのOpenCVを使って画像の読み込みや色の変換をおこなってきましたが、画像処理といえば複数の画像を合成したり重ねたりすることの方が身近な処理です。, ここでは2つの画像を用意して、合成したり重ねたりする方法を見ていきたいと思います。, まず、jupyter notebookを使って、各種ライブラリをインポートします。, 作業ディレクトリにこれまでと同様にimagesフォルダを用意して、そこに2つの画像が入っています。これをcv2.imread()で読み込み、それぞれimg1、img2に渡します。, それぞれの画像をcv2.cvtColor()を使ってcv2.COLOR_BGR2RGBでカラー変換しています。, OpenCVで画像の合成をするには、画像の大きさを揃えないとエラーになるので、サイズを揃えず必要があります。, addWeighted()を使って画像を合成しています。src1、src2はそれぞれの画像を指定します。alphaは1つ目の画像の重なりの重み、betaは2つ目の画像の重みでそれぞれ透明度のような扱いです。gammaは2つの画像に加算される重みで全体の明度のような扱いです。, 今度はこの2つの画像を簡単に重ねてみることにします。ここでは大小２つの画像にして重ねてみます。, img2を読み込んだら、resizeで画像を小さくしています。img1、img2をそれぞれlarge_img、small_imgとしました。, 大きい画像データに小さい画像データを代入する形になっています。大きい画像データにオフセットを指定して、小さい画像データを代入する部分を指定することになっています。コロンを使って範囲指定です。オフセットの０の位置から、小さい画像の縦横のサイズまでの範囲を指定しています。x軸とy軸のそれぞれのオフセットとの関係に注意です。shapeで取り出したサイズは第1項が縦のサイズ、第2項が横のサイズになります。, 大きい画像の左上の角から、縦600px、横600pxの部分が小さい画像となるということを意味しています。, ここまでは、同じサイズの画像の合成と異なるサイズの画像を重ねる作業をやってきました。, ここで関心領域を作成します。関心領域とはROIと書き、Region of Interestの略で、対象領域などとも言います。, ここでは、大きいサイズの画像の上に、小さい画像を乗せて合成するという作業をしますので、その対象部分の画像を作成します。, img2はresize()で(600, 600)にしています。この大きさをimg1の画像でROIを作成します。下の画像のようにimg1の右下の部分を関心領域として作成してみます。, img2の形を取り出すコードを書いていますが、数値自体はもうすでにわかりますね。img1のROIの領域をroiとして作成すにのに、上で示したオフセットから範囲指定を使って画像の右下の位置までを取り出しているのがわかります。, そのまま画像を合成してもいいのですが、画像を単純に足し算すると色が変わってしまい、ブレンドをすると画像が透けたようになってしまうので、そのままの色合いで合成させる為にマスクを作っていきます。, グレースケールにしたマスクをbitwise_not()を使って逆マスクにしています。（Bitwise Operations についてはこちらも参考にしてください）, img2.shapeの配列データを255で埋めて白い画像データを作ります。それをbitwise_or()を使って逆マスクに出力します。, img1をlarge_img、先ほど作ったfinal_roiをsmall_imgとして合成します。, large_imgのオフセットの位置からsmall_imgのサイズを範囲してすると、それはROIの部分ですから、そこにsmall_imgを代入すれば、合成されたlarge_imgが出来上がります。, 画像の右下にマスクされているのがわかります。（色合いが悪かったのでちょっと見えにくい画像になってしまいました）, Pythonに画像処理ライブラリのOpenCVを使って、ここでは2つの画像を合成したり重ねたりする方法を見てきました。, bitwiseの計算で、AND、OR、NOT、XORの論理演算の意味を画像の合成と合わせてこちらに簡単にまとめておきました。, OpenCVを利用したPythonでの画像の2値化処理を見ていきます。2値化処理によって画像の特徴的な部分を取り出すことができますが、そのためには最適な閾値処理が必要です。閾値処理には単純な閾値処理と適応的閾値処理があります。, PythonでCSVファイル以外にも構造化されたテキストファイルがあります。その１つがXMLフォーマットです。ここではXMLの書き込み、読み込みを行います。最近はJSON形式が多いですが、XMLテータのやり取りの場面はいまだに多いです。, jupyter notebookなどでPythonのコードを実行する時、実行結果に影響が無いにも関わらず警告（ワーニング）の表示が出る場合があります。これはバージョンの違いなどで起こります。この警告表示の抑制方法について簡単に触れておきます。, ここでは、Pythonのデータ可視化ライブラリであるmatplotlibをベースにしたグラフ描画ライブラリのseabornの導入を扱います。seabornを使うとmatplotlibで描画したグラフを簡単に綺麗な表示にしてくれます。, ここではPythonの拡張モジュールのNumPyを使って配列を作る操作を中心にみていきます。array(), arange(), 動画といってもフレームの集合体であるため、この空間連結を実現させる方法はいたって簡単で、フレーム毎の処理を行う時に画像同士を結合すれば良いのです。 この方法は既に過去記事として「Python 2つ以上の画像を比較したい時等、Pythonであれば簡単に画像を横と縦に連結させることができます。ここではOpenCVのhconcatとvconcatを使って画像連結をする方法を紹介します。, こんにちは。wat(@watlablog)です。画像処理プログラミングを進めていると、画像同士の連結をしたくなる時があります！ここでは2つの画像を横や縦に連結する方法を紹介します！, 2つの画像「image1.JPG」と「image2.JPG」を仮定して連結する方法を解説していきます。, 取り扱う画像は必ずしも同じサイズというわけではありません。以下の図のように、異なるサイズを連結する場合を考えてみましょう。, 今回紹介する画像連結プログラムはOpenCVのvconcatやhconcatという関数を使いますが、これらの関数は縦に連結する時は横方向のサイズが、横に連結する時は縦方向のサイズが等しくないとエラーになります。, 異なるサイズの画像をOpenCVのhconcatで連結させようとした場合のエラー内容を先に紹介しておきます。その内容は以下のようになります。, 「cv2.error: OpenCV(4.1.0)～error: (-215:Assertion failed) src[i].dims <= 2 && src[i].rows == src[0].rows && src[i].type() == src[0].type() in function 'cv::hconcat'」, 特にメッセージが英語の文になっているわけでは無く、プログラムコードのような文が羅列されていて、何が言いたいのかよくわかりませんよね。, というのも、OpenCV系のエラーはCライブラリを使っているので、エラーがわかりにくいことで有名のようです（以下Stack Overflowの質疑応答のやりとりを引用させて頂きました）。, PythonのOpenCVはCライブラリのラッパーなので、エラーの原因を探るのはかなり辛いです。ありがちなのは画像のカラーモード。グレースケールだと動いたりすることもあります。 – Kenji Noguchi 16年11月5日 0:38, 今回はあえてサイズの異なる画像同士を連結させようとしてエラーを出していますが、知らない人にとってはかなり悩む所ではないでしょうか？, エラーを解決する方法はずばりリサイズです。どうしてもサイズを変更したくない時は背景に黒一色の画像を用意して小さい方の画像を貼り付けて使用する方法も考えられますが、今回は画像そのもののリサイズで対応する方法を紹介します。, 原理は簡単で、連結する辺の長さの大きい方に合わせるように小さい方の画像をリサイズするだけです。, 連結させる辺だけサイズを変えてしまうと、アスペクト比がおかしくなってしまうので、ここでは変化倍率としてリサイズに使った比を残った辺に対して乗算しています。, 単純な連結だけでは全然足りませんが、360°分の写真があれば処理次第でパノラマ画像を作ることができます。, ブログやWeb関連の仕事をやっている人は、時にWebページ全体のイメージ画像が欲しい時があります。, 客先にプレゼンする時や、ページの画像解析をするのに、いちいちスクロールしてキャプチャした画像1つ1つ区切って行うよりも、1枚の画像として表現した方が効率的ですね。, 画像連結技術はただ画像を並べて比較する以外にも様々な目的によって使われる基本的な技術です。, 今回使用する2つの画像は「Pythonでフォルダ内の画像を自動一括リサイズする方法」でリサイズした以下の画像を使います。, 少しif文を使いすぎな気もしますが、先ほど図解で説明したリサイズを行うために、1枚目の画像の方が大きい場合と小さい場合の両方に対応させるために致し方なかったのです。, このコードでは関数で連結画像を作って、戻り値として帰ってきた画像を本文で保存するという流れです。, 以下のコードは先ほどとほぼ同じですが、vcancat関数を使って縦方向に連結させています。違いはリサイズ判定のhとwが入れ替わっている所と、hconcatがvconcatに変更されている所だけです。, 本記事ではPythonのOpenCVで2つの画像を連結させる時に懸念されるエラーとその回避方法を解説しました。, また、画像連結は意外と色々な場面で使われていることもわかり、最後にPythonコードを横連結、縦連結の2種類紹介しました。, 画像連結もPythonなら楽々！これからその応用にも手を出したいですね！Twitterでも関連情報をつぶやいているので、wat(@watlablog)のフォローお待ちしています！, 機械工学を専攻し大学院を修了後、
Gmail 返信アイコン 表示されない, すみっコぐらし 阪急電車 グッズ, Eclipse プロジェクト 認識されない, 第五人格 フレンド申請 できない, キャンター 新車 値引き, Evers 超 長期防錆剤 ノズル, ディスクブレーキ パッド 交換方法, 腕時計 しない ビジネスマン, レトロフリーク Sdカード 認識しない, 安楽障害 看護計画 例, 日ハム 実況 なんj, Ana 領収書 宛名, かぼちゃの煮物 日持ち 弁当, コーナン 家電 引き取り, 建坪 40坪 広い, 叙々苑 食事券 プレゼント, カメラ 下取り ヨドバシ, 志麻さん アボカド 明太子, 朝顔 9話 動画, ハンドクリーム いい匂い 薬局, 中継器 有線 パソコン, 保活 区役所 相談, Au 充電器 ガラケー, Windowsxp インターネット接続できない 2019, エフェクター スイッチャー いらない, キャンプ場 コテージ 関東 予約, コイズミ 蛍光灯 グロー, フェンダージャパン カタログ 2014, パプリカ ズッキーニ レシピ, 韓国 毛穴パック ジェル, 常磐線快速 品川 行き 停車駅, Word 字下げ ショートカット Mac, 雑誌付録 ランキング 2020, 韓国 身長 薬, スニーカー インソール 取り外し, Youtube 再生リスト 編集, ロブロイ マンハッタン 違い, クリスマス イヴ 攻略, ディスクブレーキ パッド 交換方法,