JuliaTokyo#8発表資料

JuliaImagesのちょっとした紹介

Transcript

1. Juliaと画像処理理 加藤 ⼤大典 2018年年10⽉月20⽇日
2. ⾃自⼰己紹介 • ~2016年年3⽉月 ⼤大阪⼤大学 • 視覚神経科学 • 2016年年4⽉月~2018年年3⽉月 • ソフトウェアベンダー • 2018年年4⽉月~ • 医療検査機器器メーカー • MATLABときどきC/C++ • Pythonに初めて触る • これからは・・・ • 須⼭山さんの本でJuliaを知る • 黒⽊木さんに捕捉される 現在は組み込みソフトC/C++… ただ、医⽤用画像の分析業務もあるので…
3. 医⽤用画像
4. Juliaと画像処理理 • Python / OpenCV • OpenCVのAPI叩くだけならとりあえずok • C/C++ / OpenCV • コンパイルがめんどくさいなぁ← • Julia / JuliaImages • アルゴリズム書くのに便便利利そう • 画像データの扱いやすさは？
5. 画像の表示は楽ちん 時間があればJupyter上のデモを少し・・・ using ImageView img |> imshow IJulia Atom
6. 特徴的な部分その１ • 8bit depthなど画像は正規化された固定⼩小数点数で扱う • 値域[0, 1] • メリット：10bit depth画像も同じように表示できる • 詳しくは -> FixedPointNumbers.jl N6f10 10bit使って[0, 1]を表す 残り6bitは整数部分 例例）
7. • ⾊色チャネルのサイズが裏に隠れてる • グレー画像とカラー画像を同じ関数で処理理できる • 制限１：加法が定義されていない⾊色空間（HSVなど）では動かない • 制限２：⽐比較演算が必要なアルゴリズム（medianフィルタなど） はグレー画像でしか動かない julia> img = rand(RGB{N0f8}, 64, 64); julia> size(img) (64, 64) julia> imgv = channelview(img); julia> size(imgv) (3, 64, 64) 特徴的な部分その２