Python を使用して画像からノイズを除去する方法

Python を使用して画像からノイズを除去する方法

はじめに:
画像処理のプロセスにおいて、ノイズは一般的な問題です。ノイズは画像の美しさに影響を与えるだけでなく、その後の処理にも悪影響を与える可能性があります。この記事ではPythonを使って画像のノイズを除去する方法を紹介します。

1. 必要なライブラリをインポートする
始める前に、まず、NumPy、OpenCV、Matplotlib などの一般的に使用される画像処理ライブラリをインポートする必要があります。これらは Python で一般的に使用される画像処理ツールです。

コード例:

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

2. 画像を読み取る
ディスクから画像を読み取り、グレースケール画像に変換する必要があります。グレースケール画像にはチャネルが 1 つしかないため、処理が容易になります。

コード例:

image = cv2.imread("image.jpg")
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. ガウスぼかしを適用する
ガウスぼかしは、ノイズを除去するために一般的に使用される画像処理方法です。ノイズの影響は、画像の各ピクセルの周囲にガウス フィルターを適用することで軽減できます。

コード例:

blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

4. 適応型しきい値処理を適用する
適応型しきい値処理では、画像の局所領域の明るさの変化に応じてしきい値を調整し、ターゲットとノイズをより適切に区別できます。 。この方法は、グレースケール画像の処理に非常に適しています。

コード例:

threshold_image = cv2.adaptiveThreshold(blurred_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

5. 結果の表示
最後に、Matplotlib ライブラリを使用して、元の画像、処理された画像、およびしきい値処理された画像を比較し、それらを表示できます。

コード例:

plt.subplot(1, 3, 1)
plt.title('Original Image')
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))

plt.subplot(1, 3, 2)
plt.title('Blurred Image')
plt.imshow(blurred_image, cmap='gray')

plt.subplot(1, 3, 3)
plt.title('Thresholded Image')
plt.imshow(threshold_image, cmap='gray')

plt.show()

6. まとめ
この記事では、Python を使用して画像からノイズを除去する方法を紹介します。まず、必要なライブラリをインポートします。次に、画像がグレースケールに変換され、ノイズの影響を軽減するためにガウスぼかしが適用されます。次に、適応しきい値処理を使用して、オブジェクトとノイズをより適切に区別します。最後に、元の画像、処理された画像、およびしきい値処理された画像を比較して表示します。

これらの基本的な方法を使用すると、実際の状況に応じて画像をさらに処理して、より優れたノイズ除去効果を実現できます。この記事がお役に立てば幸いです!

以上がPython を使用して画像からノイズを除去する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。