はじめて画像解析をpythonのopen cvを使ってやることになったのでそのメモ
(すでに画像解析の記事はあるので、はじめてのはおかしいが・・・・)
パッケージのインストール
初学者向けの使えそうなリンクメモ
■ 参考 : 【OpenCV/Python】OpenCVで細胞の画像解析をやってみた
■ 参考 : Python, OpenCVで画像ファイルの読み込み、保存（imread, imwrite）
■ 参考 : Python, OpenCV, NumPyで画像を二値化（しきい値処理）
しきい値のいろいろなオプション↓
ピクセルの取得
読み込んだ画像は2次元のピクセルへの通し番号とそのピクセルでの色の値が書かれている
ここでは、gray scaleにしてから解析するので、RGBの色情報を0~255に変換してから使う
読み込んだ画像の幅や高さは以下から
参考までに2822x4144の画像で10~22MBだった
■ 参考 : Python, OpenCV, Pillow(PIL)で画像サイズ（幅、高さ）を取得
画像のピクセルは(0, 0)から(height, width)まであるとすると、
(0, 0)の点は画像の左上
左下が(height, 0)
右下が(height, width)
右上が(0, width)
なことに注意
最後にプロットするときは少し反転などを加えないといけない
matplotlibのオプションで、xlimとylimを入れ替えれば良さそう
pngやtiffファイルをカラーで読み込んだ場合は、返り値は3つ
白黒として読み込んだら、返り値は2つ
円を書きたいなら
(190, 35) が円の中心
15が円の半径
単位はピクセル
長方形とかの場合は以下から
■ 参考 : Python, OpenCVで図形描画（線、長方形、円、矢印、文字など）
画像に文字を追加する
opencvの色について
open cv上では色は
- (255, 255, 255)が白
- (0, 0, 0)が黒
- (255, 0, 255)がマゼンタ
- (255 , 0, 0)が青
cv2で画像を読み込むと色はBGRになっている(普通はRGB)
matplotlibではRGBなので注意が必要
それを踏まえて、matplotlibで表示するときは以下のような換算が必要
img_orig = cv2.cvtColor(img_orig, cv2.COLOR_BGR2RGB)
■ 参考 :Python, OpenCVでBGRとRGBを変換するcvtColor
