画像処理の初学者のための問題１００問。

これは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。

• まだ作成中なので、随時更新していきます。なので問題の難易度の順番もめちゃくちゃです。
• 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。

英語版を作ってくれた方がいました。English is here ( thaks https://github.com/KuKuXia )

https://github.com/KuKuXia/Image_Processing_100_Questions

• 最近息切れしてきた
• 【New!】2019.1.16. Q.65 Zhang-Suenの細線化 を追加
• 【New!】2019.1.16. Q.32 - 35 フーリエ変換 を追加
• 【New!】2019.1.16. Q.61 - 64 細線化 を追加
• 2019.1.15 Q.4 大津の二値化 Q.5 HSV　を修正
• 【New!】2019.1.14. Q.58 - 59 ラベリング, Q.60 アルファブレンドを追加
• 【New!】2019.1.11. Q.54 - 57 テンプレートマッチングを追加
• 【New!】2019.1.10. Q.27 Bicubic や Q.36-40 JPEGにおける解答を一部修正しました。（画素値がオーバーフローした箇所の修正）、Tutorailにも説明を追加
• 【New!】2019.1.10. Q.51-53 モルフォロジー勾配 などを追加
• 2019.1.9. Q.47-50 モルフォロジー処理 などを追加

Python-3.6でやって下さい。 (解答はPython-3.6です)

https://conda.io/miniconda.html のサイトからMinicondaをインストールします。

Minicondaがインストールできたら、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 actiavte gasyori100

するとこうなります。

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

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。）

これから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。 問では assets/imori.jpg を使用して下さい。 各フォルダのREADMEに問題が書いてあります。

• チュートリアル >> Tutorial
• 問題1-10 >> Quetion_01_10
• 問題11-20 >> Question_11_20
• 問題21-30 >> Question_21_30
• 問題31-40 >> Question_31_40
• 問題41-50 >> Question_41_50
• 問題51-60 >> Question_51_60
• 問題61-70 >> Question_61_70
• 問題71-80 >> Quesiton_71_80
• 問題81-90 >> Question_81_90
• 問題91-100 >> Question_91_100

• 本稿は画像処理の基礎的な知識・理論を学ぶための教材です。
• 解答ではなるべくコードを簡易化するために、main( )などを使用してしません。
• numpyを使用しますが、numpyに関する基本知識は載せません。各自調べて下さい。

未になっている問題は解答未作成

Hough, Gabor, HOG, TempleteMatching