English is here >> https://github.com/KuKuXia/Image_Processing_100_Questions KuKuXia translates into English, so I appreciate his greate effort https://github.com/KuKuXia

画像処理の初学者のための問題１００問が完成しましたぁぁぁぁぁ(´；ω；｀)

これはイモリと一緒に画像処理の基本的処理の知識を身に着け、アルゴリズムを理解するための100本ノックです。ここに載っている問題はOpenCVでAPIが用意されているものが殆どですが、あえてそれを自分の手で実装してください。解答も載っけてますが、それはあくまで解答です。自分で考えながら実装して下さい。

• 問題の難易度の順番はめちゃくちゃです。なるべくポピュラーなものを採用していますが、ネタ切れであんまり聞かないものもあります笑
• 内容はいろいろな文献を調べて載っけてるので正しくないものもあるかもしれないので注意して下さい
• 【注意】このページを利用して、または関して生じた事に関しては、私は一切責任を負いません。すべて自己責任でお願い致します。

• 2019.1.29 HSVを修正

Python-3.6でやって下さい。(解答はPython-3.6で用意してます)

https://conda.io/miniconda.html のサイトからMinicondaをインストールします。これはWindowでもMacOSでも可能です。Minicondaがインストールできたら、端末(Windowでは端末、MacOSではターミナル)を開き、以下コマンドで仮想環境を作成します。

$ conda create python=3.6 -n gasyori100

作成できたら、以下コマンドで仮想環境を動作します。

$ source activate gasyori100

するとこうなります。

(gasyori100) :~/work_space/Gasyori100knock/ :$ 

gitをインストールします。そして、端末を開いて、以下のコマンドを実行します。このコマンドでこのディレクトリを丸ごと自分のパソコンにコピーできます。

$ git clone https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock.git

以下のコマンドで必要なパッケージをインストールします。

$ pip install -r requirement.txt

以下のファイルを作成し sample.py という名前で保存し、実行します。

import cv2

img = cv2.imread("assets/imori.jpg")
cv2.imshow("imori", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

$ python sample.py

これで以下の画像が表示されれば成功です！ 何かボタンを押せば消えます。

次に画像処理に関するnumpyの扱い方のためにTutorialフォルダを見てみて下さい。（もう知ってるという人はスキップして下さい。）

あとは問題を解いていってください。それぞれのフォルダに問題内容が入っています。問題では assets/imori.jpg を使用して下さい。各フォルダのREADME.mdに問題、解答プログラムがあります。python answer_@@.py　とすると解答が出ます。

詳細な問題内容は各ディレクトリのREADMEにあります。（ディレクトリで下にスクロールすればあります）

• 解答は簡易化のため、main()などは使用しません。
• numpy中心ですが、numpyの基本知識は自分で調べて下さい。

adaptivebinalizatino, poison image blending

@article{yoyoyo-yoGasyori100knock,
    Author = {yoyoyo-yo},
    Title = {Gasyori100knock},
    Journal = {https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock},
    Year = {2019}
}