エレガントなSciPy ―Pythonによる科学技術計算

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3.7　エレガントな ndimage：画像領域からグラフを構築する方法

from skimage.future import graph

g = graph.rag_mean_color(tiger, seg)

graph.show_rag(seg, g, tiger);

■

上の画像では、各セグメントに対応するノードと、隣接するセグメントを結合するエッジが見え

ます。エッジは、

2

つのノードの色の差に応じて、

Matplotlib

の

YlGnBu

（黄

-

緑

-

青）のカラー

マップで色付けされています。

また、上の画像は、領域分割をグラフと捉えたことで可能になる技も表しています。トラの内側

と外側にまたがるノード間のエッジの色が、同じ対象物の内部にあるノード間のエッジの色よりも

明度が高い（値が大きい）ことがわかります。したがって、明度の高いエッジが結合するセグメン

ト間の境界でグラフを切断すれば、望み通りの領域分割が得られるわけです。ここでは色に基づい

た簡単な領域分割の例を取り上げましたが、より複雑な関係を持つ対のグラフにも、同じ原理が成

り立ちます。

3.7

　

エレガントな

ndimage

：画像領域からグラフを構築する方法

以上で

NumPy

配列、画像のフィルタリング、汎用性のあるフィルタ、グラフ、

RAG

について

学んだので、必要な知識がすべてそろいました。では早速、トラを画像から抜き出す方法を構築し

てみましょう。

すぐに思い付く方法は、ネストした

2

つの

for

ループを使って、画像のすべてのピクセル上を

反復し、近傍のピクセルを調べて、異なるラベルを探すものです。 ...