趣味:ボルダリング. 画像のチェンネルインデックスを指定します。グレースケールは[0]、カラー画像は色相(B, G, R)に対応する[0],[1],[2]のどれか値を指定します, マスク画像画像の指定です。全画素を計算するなら[None]を指定してマスク無しにします. 画像のリサイズ. 1.0が返されるということは完全一致しているということです。, 画像が完全に一致していなくても部分的に一致している比率を計算したい場合、以下の方法があります。, ヒストグラム比較についてはすでに解説していますが、この方法で完全一致だけでなく、部分一致の比率も求めることができます。, こちらは2つの画像のNamPy配列ndarrayの要素(画素値)を比較し、一致している要素(画素値)数の比率で、画像の一致率を割り出していく方法です。, ndarray配列の全要素数を取得するために、size属性を用います。 2つの画像を比較して、それらが完全一致しているか、または一致している比率を判定する方法を解説します。使用するパッケージはOpenCVとNumPyの2つです。2つの画像が完全一致しているかや、一致している割合がわかるようになれば、作成できるアプリケーションの幅が大きく広がります。 ョートカット/ジェスチャー (4), リサイズされる元の画像のImageオブジェクト。, リサイズ後の画像のサイズ。(幅, 高さ)で指定する。, 省略可。既定値は0(PIL.Image.NEAREST)。補間方法。, 省略可。既定値はNone。拡大する範囲の指定。, リサイズされた画像のImageオブジェクト。. NumPyには形状変換をする関数が予め用意されています。本記事ではNumPyの配列数と大きさの形状変換をするreshapeについて解説しました。 このヒストグラムは、画像処理や画像解析では大事な指標です。, 同じ画像同士であれば、1.0が返されることがわかります。 Pythonで画像をリサイズする方法をご紹介します。条件 Python 3.7.0 Pillow 6.0.0画像のサイズ変更Pythonのイメージ処理ライブラリ「Pillow」を使用すると、簡単に画像サイズを変更することが出来ます。インストール以下のコマンドで、Pillowをインストールします。 リサイズ後の画像のサイズ。(幅, 高さ)で指定する。 resample 省略可。既定値は0(PIL.Image.NEAREST)。補間方法。 box: tuple: 省略可。既定値はNone。拡大する範囲の指定。 resized: Image: リサイズされた画像のImageオブジェクト。 サンプルに使用する画像. 筑波大学博士後期課程1年生 画像のリサイズにはresize((width,height),resample)関数を使います。 リサイズ後のサイズをwidth,heightで指定します。 今回使用する画像はこちらです。 まずは、一番簡単なリサイズから … 研究:ウェアラブルコンピューティング等 戻り値がTrueであれば完全一致、Falseであれば不一致ということになります。, 以下サンプルプログラムでは、「office54.png」と「office54-eng.png」の画像を使用しております。, 同じ画像同士ではもちろんTrueが返され、異なる画像ではFalseが返ってきていることがわかります。, 画像の比較方法の一つに、画像の色味を加味して比較できるヒストグラム比較というのがあります。, ヒストグラムとは、「ピクセル」の色の明るさをレベル別に分布したグラフです。 画像の読み込みと保存はコードを簡略化するためにPillowを使っています。実はPillowにはもっと高度なリサイズ関数あるのですが、Numpyでやりたいサンプルなので拡大には使いません。 【Python】OpenCVとNumPyで2つの画像を比較(完全一致、部分一致の比率), 【Python/openpyxl】エクセル:ブックやシート・セルを保護・解除する方法, 【Python/openpyxl】エクセル:セルの書式設定(フォント・サイズ・色・太字)を変更, 【openpyxl】エクセル:数式・関数の計算結果が取得できない問題の解決(data_only=True), 【Python/openpyxl】エクセル操作:指定した数のエクセルファイルを自動作成する, 【Python】比較演算子による等価や大小の比較(==、>、<、>=、=<、in、in not), 【Windows】VPN接続:「セキュリティ層で処理エラー L2TP接続に失敗」の解決方法, 【Python】PDF上にPDFを貼る(合成・マージ)アプリ作成(PyPDF2、mergePage), インストーラー作成:WiX Toolsetのインストール方法について(Visual Studio 2019), 本記事ではPythonを用いて2つの画像を比較して、それらが完全一致しているか、または一致している比率を判定する方法を解説します。, 2つの画像が完全一致しているかや、一致している割合がわかるようになれば、作成できるアプリケーションの幅が大きく広がります。, 私の場合だと、アップロードした請求書がどの請求書なのか、一致した比率で割り出すアプリケーションに使用しています。, OpenCVは標準ではインストールされていないため、pipコマンドでインストールする必要があります。, NumpyはPythonで数値計算を行う際に使用する有名なライブラリです。 作成時間: December-31, 2019 | 更新時間: June-25, 2020. numpy.reshape() ndarray.reshape() reshape() 関数/メソッド共有メモリ numpy.resize() NumPy には、配列の形状を変更するための 2つの関数(およびメソッド)があります reshape と resize です。 これらには大きな違いがあるため、この章で説明します。 オープンソースであり、誰でも私用/商用を問わず使用可能です。, NumPyを用いることで、簡単に配列を操作したり、多次元数値配列を扱うことができ、数値計算を効率的にできるようになります。, AI(人工知能)の分野である機械学習においては、NumPyによる計算が多く用いられています。, NumPyは標準ではインストールされていないため、pipコマンドでインストールする必要があります。, NumPyのarray_equal関数を使用して、2つの画像が完全一致しているか判定できます。, これはOpenCVが画像をNumPy配列のndarrayとして扱うため、array_equal関数で2つの画像のndarray配列が一致しているかを判定している、ということです。, array_equal関数はboolean型で比較結果が返されます。 また要素(画素値)が一致しているかの判定には、NumPyのcount_nonzero()関数を用います。, count_nonzero()関数で得た要素の一致している総数を、全要素数で割ることで一致率が導かれます。, 上記サンプルでは、同じ画像同士だと一致率が100%、少し似ている画像同士だと一致率46.6%という結果になりました。, 今回紹介した技術とTkinterを使って、GUIアプリを作ってみても面白そうですね。. © Copyright 2020 OFFICE54 All rights reserved. PillowとはPIL(Python Imaging Library)という画像ライブラリの後継です。, 両方インストールしてしまった場合は、まず両方ともアンインストールしてから片方だけをインストールしましょう。, 画像のリサイズにはresize((width,height),resample)関数を使います。, 引数resampleはリサイズ時のフィルターの指定ですが、基本的にはデフォルトのNEARESTでいいと思います。, 高品質にリサイズしたいなら、Image.LANCZOSなどと指定すればいいですが処理時間は長くなります。, 先ほどのリサイズは縦横比が崩れてしまうのであまり、正方形画像でしか使いにくと思います。, glob関数でファイルのパスを取得し、それぞれに対して読み込み・リサイズ・保存するだけです。, 今回は画像のサイズを半分(img.width/2,img.height/2)にリサイズしています。, jpgやpng、他のファイルが混在している場合パスを全て取得してからtry…except…で可能なファイルのみ処理していきます。, 例えば、写真の数が多くなりすぎて容量を減らしたい時、一括でリサイズ(縮小)してあげれば良いかもしれません。, 北海道大学情報理工学専攻修士卒