画像処理の課題
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第一回: グレイスケール変換
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第三回: 縮小・拡大・回転
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第四回: ヒストグラム平滑化
※ヒストグラムはExcelを使用して出力 -
第五回: ノイズ除去・鮮鋭化
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第六回: 2値化・ディザ
※課題1は固定しきい値法を使用． -
第八回: エッジ検出
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第九回: 線形量子化
※PSNR値はairplane → 29.146487, lenna → 28.983259 -
第十回: 画質改善
※第一引数に低画質カラー画像，第二引数に高画質グレイスケール画像のパスを指定する． -
第十一回: 歪み除去
※第一引数に入力画像，第二引数に目的画像のパスを指定する． -
第十二回: 自動ラベリング
※見やすいようにラベル値は5ずつ増加させている． -
第十三回: クラスタリング
※第一引数にdata_01，第二引数にdata_02，第三引数にdata_03，第四引数にdata_04のパスを指定する．
※プロットは，第一引数に分類前のデータ，第二引数に分類後のデータをそれぞれcsvで指定し，第三引数にクラスタ数(最大10)を指定する． -
第十四回: ニューラルネットワーク基礎
※第一引数にdata01, 第二引数にdata02，第三引数にdata03のパスを指定する．
※プロットは，第一引数に分類前のデータ，第二引数に分類後のデータを指定する． -
第十五回: ニューラルネットワークの実装
※第一引数にデータのパスを指定する．
特に断りがない場合，実行時，第一引数に変換したい画像のパスを指定する．
