HOMEPAGE >> https://yoyoyo-yo.github.io/Gasyori100knock/
画像処理の初学者のための問題100問ですうう(´;ω;`)
問題も答えもjupyterのをみてください(最新版です)
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
- まちがいがあったらプルリクもらえるととても助かります!!
- 【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。
意見や使用実績などあればご一報ください!もしこれがみなさんのお役に立ったらGithub Sponsorになってください!
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Study-AI株式会社様 http://kentei.ai/ のAI実装検定のシラバスに使用していただくことになりました!(ディープラーニング無限ノックも)Study-AI株式会社様ではAIスキルを学ぶためのコンテンツを作成されており、AIを学ぶ上でとても参考になります! 検定も実施されてるので、興味ある方はぜひ受けることをお勧めします!
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English ver (by KuKuXia) https://github.com/KuKuXia/Image_Processing_100_Questions
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Chinese ver (by gzr2017) https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100Wen
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自分の画像で画像処理をためすSaas IMORI https://yoyoyo-yo.github.io/IMORI/
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ディープラーニング∞ノック!!は (ほぼTips化してるけど) https://github.com/yoyoyo-yo/DeepLearningMugenKnock
Twitterで更新を発信してますぅ https://twitter.com/curry_frog
- 2020.5.30 Question 21-30をjupyter化
- 2020.5.8 Question 01-20をjupyter化。Google colabで使える様にして環境構築を必要なくしました。
- 2020.4.27 #git cloneしなくてもいいように使用変更しました
- 2020.4.27 [Python]チュートリアルを更新 jupyter対応
- 2019.12.16 自分の持ってる画像で画像処理をためすPoCを追加 IMORI
- 2019.11.22 [C++] Q.49~50 モルフォロジー処理(オープンイング、クロージング)を追加
- 2019.11.21 [C++] Q.48 モルフォロジー処理(収縮)を追加
- 2019.11.20 [C++] Q.47 モルフォロジー処理(膨張)を追加
- 2019.10.27 [C++] Q.44~46 Hough直線検出を追加、[Python]の解答を修正
- 2019.10.22 [C++] Q.41~43 Cannyのエッジ検出を追加, [Python] の解答を修正
- 2019.9.3 [Python] Q.81~100のAnswerコードをメソッド化
- 2019.9.2 [Python] Q.61~80のAnswerコードをメソッド化
- 2019.8.28 [Python] Q.51~60のAnswerコードをメソッド化
- 2019.8.18 [Python] Q.50までのAnswerコードをメソッド化
- 2019.8.12 [C++]Q.36-40の解答追加
- 2019.7.32 [C++]Q.32-35の解答追加
- 2019.7.23 [C++]Q.30-31の解答追加
- 2019.7.22 [C++]Q.25-29の解答追加
- 2019.6.30 Q.21-24のC++の解答追加
- 2019.6.8 JavaScriptのチュートリアルを追加
- 2019 Q.11-20 C++ を追加 Q.15 Sobelを修正
- 2019.3.25 Q.31 フーリエ系 Q.36 DCT, Q.47,48 トップハット変換系を修正
- 2019.3.13 Q95-100 Neural Networkを修正
- 2019.3.8 Questions_01_10 にC++の解答を追加!
- 2019.3.7 TutorialにC++用を追加 そろそろC++用の答えもつくろっかなーと
- 2019.3.5 各Questionの答えをanswersディレクトリに収納
- 2019.3.3 Q.18-22. 一部修正
- 2019.2.26 Q.10. メディアンフィルタの解答を一部修正
- 2019.2.25 Q.9. ガウシアンフィルタの解答を一部修正
- 2019.2.23 Q.6. 減色処理のREADMEを修正
- 2019.1.29 HSVを修正
What language do you use?
どれも以下の内容です
- インストール
- 画像読み込み・表示
- 画像のコピー
- 画素をいじる
- 画像の保存
- 練習問題
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 answers/answer_@@.py
とすると解答が出ます。
使える画像
assets/imori_256x256_noise.png (ノイジーなイモリのノイズ入り画像) | assets/imori_256x256_dark.png (暗いイモリのかわいい画像) | assets/imori_256x256_light.png (明るいイモリのかわいい画像) | assets/imori_256x256_gamma.png (gammaされたイモリのかわいい画像) |
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こういう感じで読み込めます!(詳しくはTutorial)
from skimage import io
img = io.imread('https://yoyoyo-yo.github.io/Gasyori100knock/assets/imori_256x256.png')
番号 | 問題 | Python | C++ | 番号 | 問題 | Python | C++ | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | チャネル入れ替え | ✓ | ✓ | 6 | 減色処理 | ✓ | ✓ | |
2 | グレースケール化 | ✓ | ✓ | 7 | 平均プーリング | ✓ | ✓ | |
3 | 二値化 | ✓ | ✓ | 8 | Maxプーリング | ✓ | ✓ | |
4 | 大津の二値化 | ✓ | ✓ | 9 | ガウシアンフィルタ | ✓ | ✓ | |
5 | HSV変換 | ✓ | ✓ | 10 | メディアンフィルタ | ✓ | ✓ |
番号 | 問題 | Python | C++ | 番号 | 問題 | Python | C++ | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
11 | 平滑化フィルタ | ✓ | ✓ | 16 | Sobelフィルタ | ✓ | ✓ | |
12 | モーションフィルタ | ✓ | ✓ | 17 | Laplacianフィルタ | ✓ | ✓ | |
13 | MAX-MINフィルタ | ✓ | ✓ | 18 | Embossフィルタ | ✓ | ✓ | |
14 | 微分フィルタ | ✓ | ✓ | 19 | LoGフィルタ | ✓ | ✓ | |
16 | Prewittフィルタ | ✓ | ✓ | 20 | ヒストグラム表示 | ✓ |
番号 | 問題 | Python | C++ | 番号 | 問題 | Python | C++ | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
21 | ヒストグラム正規化 | ✓ | ✓ | 26 | Bi-linear補間 | ✓ | ✓ | |
22 | ヒストグラムのスケーリングとシフト | ✓ | ✓ | 27 | Bi-cubic補間 | ✓ | ✓ | |
23 | ヒストグラム平坦化 | ✓ | ✓ | 28 | アフィン変換(平行移動) | ✓ | ✓ | |
24 | ガンマ補正 | ✓ | ✓ | 29 | アフィン変換(拡大縮小) | ✓ | ✓ | |
25 | 最近傍補間 | ✓ | ✓ | 30 | アフィン変換(回転) | ✓ | ✓ |
番号 | 問題 | Python | C++ | 番号 | 問題 | Python | C++ | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
31 | アフィン変換(スキュー) | ✓ | ✓ | 36 | JPEG圧縮 (Step.1)離散コサイン変換 | ✓ | ✓ | |
32 | フーリエ変換 | ✓ | ✓ | 37 | PSNR | ✓ | ✓ | |
33 | フーリエ変換 ローパスフィルタ | ✓ | ✓ | 38 | JPEG圧縮 (Step.2)DCT+量子化 | ✓ | ✓ | |
34 | フーリエ変換 ハイパスフィルタ | ✓ | ✓ | 39 | JPEG圧縮 (Step.3)YCbCr表色系 | ✓ | ✓ | |
35 | フーリエ変換 バンドパスフィルタ | ✓ | ✓ | 40 | JPEG圧縮 (Step.4)YCbCr+DCT+量子化 | ✓ | ✓ |
番号 | 問題 | Python | C++ | 番号 | 問題 | Python | C++ | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
41 | Cannyエッジ検出 (Step.1) エッジ強度 | ✓ | ✓ | 46 | Hough変換・直線検出 (Step.3) Hough逆変換 | ✓ | ✓ | |
42 | Cannyエッジ検出 (Step.2) 細線化 | ✓ | ✓ | 47 | モルフォロジー処理(膨張) | ✓ | ✓ | |
43 | Cannyエッジ検出 (Step.3) ヒステリシス閾処理 | ✓ | ✓ | 48 | モルフォロジー処理(収縮) | ✓ | ✓ | |
44 | Hough変換・直線検出 (Step.1) Hough変換 | ✓ | ✓ | 49 | オープニング処理 | ✓ | ✓ | |
45 | Hough変換・直線検出 (Step.2) NMS | ✓ | ✓ | 50 | クロージング処理 | ✓ | ✓ |
番号 | 問題 | Python | C++ | 番号 | 問題 | Python | C++ | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
51 | モルフォロジー勾配 | ✓ | 56 | テンプレートマッチング NCC | ✓ | |||
52 | トップハット変換 | ✓ | 57 | テンプレートマッチング ZNCC | ✓ | |||
53 | ブラックハット変換 | ✓ | 58 | ラベリング 4近傍 | ✓ | |||
54 | テンプレートマッチング SSD | ✓ | 59 | ラベリング 8近傍 | ✓ | |||
55 | テンプレートマッチング SAD | ✓ | 60 | アルファブレンド | ✓ |
番号 | 問題 | Python | C++ | 番号 | 問題 | Python | C++ | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
61 | 4-連結数 | ✓ | 66 | HOG (Step.1) 勾配強度・勾配角度 | ✓ | |||
62 | 8-連結数 | ✓ | 67 | HOG (Step.2) 勾配ヒストグラム | ✓ | |||
63 | 細線化 | ✓ | 68 | HOG (Step.3) ヒストグラム正規化 | ✓ | |||
64未 | ヒルディッチの細線化 | 69 | HOG (Step.4) 特徴量の描画 | ✓ | ||||
65 | Zhang-Suenの細線化 | ✓ | 70 | カラートラッキング | ✓ |
番号 | 問題 | Python | C++ | 番号 | 問題 | Python | C++ | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
71 | マスキング | ✓ | 76 | 顕著性マップ | ✓ | |||
72 | マスキング(カラートラッキングとモルフォロジー) | ✓ | 77 | ガボールフィルタ | ✓ | |||
73 | 縮小と拡大 | ✓ | 78 | ガボールフィルタの回転 | ✓ | |||
74 | ピラミッド差分による高周波成分の抽出 | ✓ | 79 | ガボールフィルタによるエッジ抽出 | ✓ | |||
75 | ガウシアンピラミッド | ✓ | 80 | ガボールフィルタによる特徴抽出 | ✓ |
番号 | 問題 | Python | C++ | 番号 | 問題 | Python | C++ | |
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81 | Hessianのコーナー検出 | ✓ | 86 | 簡単な画像認識 (Step.3) 評価(Accuracy) | ✓ | |||
82 | Harrisのコーナー検出 (Step.1) Sobel + Gaussian | ✓ | 87 | 簡単な画像認識 (Step.4) k-NN | ✓ | |||
83 | Harrisのコーナー検出 (Step.2) コーナー検出 | ✓ | 88 | K-means (Step.1) 重心作成 | ✓ | |||
84 | 簡単な画像認識 (Step.1) 減色化 + ヒストグラム | ✓ | 89 | K-means (Step.2) クラスタリング | ✓ | |||
85 | 簡単な画像認識 (Step.2) クラス判別 | ✓ | 90 | K-means (Step.3) 初期ラベルの変更 | ✓ |
adaptivebinalizatino, poison image blending
@article{yoyoyo-yoGasyori100knock,
Author = {yoyoyo-yo},
Title = {Gasyori100knock},
Journal = {https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock},
Year = {2019}
}
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