scikit-imageのお勉強 第１回 dataモジュールとioモジュール ~画像の入出力~

scikit-imageの便利機能を、自分への備忘録としてメモしていくシリーズです。 今回は第１回です。

scikit-imageとはなんぞや

公式ページはコチラ： scikit-image: Image processing in Python — scikit-image

Pythonで画像処理を可能にするためのパッケージです。SciPyのためのツールボックスとのことですが、単体で使っても便利です。コンピュータービジョンがらみで色々な機能が使えます。

pipでインストールできます。

$ pip install scikit-image

今回の環境は

• MacOSX Sierra
• python 3.6.5
• scikit-image 0.14.0
• matplotlib 2.2.2
• jupyter 1.0.0
• jupyterlab 0.32.1

です。

18種類のモジュール

APIのページを見てもらうとわかりますが、モジュールが18種類あります。

API Reference for skimage 0.14.0 — skimage v0.14.0 docs

1. color　色空間
2. data　テスト画像呼び出し等
3. draw　線・円などの図形描画
4. exposure　露出補正
5. external　TIF操作
6. feature　特徴抽出など
7. filters　フィルター処理
8. future
9. graph　グラフ
10. io　画像ファイル出入力・画像表示
11. measure　測定
12. morphology　モルフォロジー処理
13. novice
14. restoration　復元
15. segmentation　区画化
16. transform　変換
17. util　ユーティリティ
18. viewer　ビューワー

たくさんあるので大変ですが、細かく使い方について解説しているページがあまりない気がしたので、使えそうな関数について地道に見ていく予定にしています。

今回は2番のdataと10番のioから解説します。

dataモジュール

scikit-imageに付属しているテスト画像を読み込むことができます。

準備

まず、Jupyterを起動します。

ロードした画像をmaplotlibで表示できるように準備します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

画像表示用の関数を作成しておきます。

def image_show(img):
    plt.imshow(img)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.show()

テスト画像のロード

data.load()でロードできます。

skimageフォルダの中にdataフォルダがあり、その中にテスト画像が入っています。

もし場所がわからない場合でも（邪道ではありますが、、、）、試しに存在しない画像ファイルで実行してみると、エラーメッセージからどこを探索しているのかがわかります。

from skimage import data

data.load('.png')

#FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/Users/xxx/.pyenv/versions/anaconda3-5.2.0/lib/python3.6/site-packages/skimage/data/.png'

フォルダの場所がわかったら、試しにこのフォルダに入っているpng形式のファイル一覧を表示してみます。

import os

folder = '/Users/xxx/.pyenv/versions/anaconda3-5.2.0/lib/python3.6/site-packages/skimage/data/'
files = [img for img in os.listdir(folder) if img.endswith('.png')]
print(files)

    ['astronaut.png',
     'block.png',
     'brick.png',
     'bw_text.png',
     'camera.png',
     'checker_bilevel.png',
     'chelsea.png',
     'chessboard_GRAY.png',
     'chessboard_RGB.png',
     'clock_motion.png',
     'coffee.png',
     'coins.png',
     'color.png',
     'foo3x5x4indexed.png',
     'grass.png',
     'horse.png',
     'ihc.png',
     'logo.png',
     'moon.png',
     'motorcycle_left.png',
     'motorcycle_right.png',
     'page.png',
     'palette_color.png',
     'palette_gray.png',
     'phantom.png',
     'rough-wall.png',
     'text.png']

これらの画像ファイルをdata.load()で呼び出すことができます。

f = 'camera.png'
loaded_img = data.load(f)
image_show(loaded_img)

テスト画像のロードその２

ファイル名を指定してロードする以外に、関数として呼び出す方法もあります。

rocket = data.rocket()
image_show(rocket)

chels = data.chelsea()
image_show(chels)

immuno = data.immunohistochemistry()
image_show(immuno)

とても簡単ですね。

ちなみに、ロードしたデータ型はNumPyアレイに

type(immuno)

#numpy.ndarray

データは3次元で、「縦、横、色」の順になっています。

chels.shape

#(300, 451, 3)

ioモジュール

ioモジュールには自前の画像の読み込みや保存に関わる機能が含まれています。

いらすとやさんより画像をダウンロードさせてもらってテストしてみます。

www.irasutoya.com

データの読み込み

io.imread()で読み込むことができます。

from skimage import io

f = 'gardening_tane.png'
img1 = io.imread(f)
image_show(img1)

データの保存

io.imsave()で書き出すことができます。

第1引数：保存先ファイル名
第2引数：保存する画像

io.imsave('test.png',img1)

ioモジュールにはこの他にも画像の表示やプラグインの呼び出しに関わる関数が存在しますが、今回は割愛します。

今日はここまで。