scikit-image の data パッケージに含まれるテスト画像を使用する

2023-11-10

scikit-image の data パッケージ

scikit-image の data パッケージには、画像処理のテストに使えるテスト画像データが含まれています。

画像データを読み込むには、画像ごとに用意された関数を呼び出します。次の例では、data.astronaut() 関数で宇宙飛行士の画像データを取得しています。画像データは NumPy 配列データ (ndarray) として返されます。

from skimage import data

# 画像データを読み込む
img = data.astronaut()

# 画像データの形式を調べる
print(type(img))  #=> <class 'numpy.ndarray'>
print(img.shape)  #=> (512, 512, 3)

この画像データのサイズは 512x512 で、カラー画像（3 チャネル）であることが分かります。

読み込んだ画像データを表示する

matplotlib パッケージを使えば、画像データ（NumPy 配列）を画面上に出力することができます。

/p/nz8zoxu/img-001.png — 図: skimage.data.astronaut() の画像データ

from matplotlib import pyplot as plt
from skimage import data

# 画像データを読み込む
img = data.astronaut()

# matplotlib で画面に表示
fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 4), dpi=72)
ax.imshow(img)
plt.show()

# （別の書き方）
# plt.figure(figsize=(4, 4), dpi=72)
# plt.imshow(img)
# plt.show()

他の画像データ

scikit-image の data パッケージは他にもいくつかの画像データを提供しています。下記は汎用的に使える画像データの一覧です（詳しくはこちらの公式ドキュメント）。

データ取得関数	shape	色
`data.astronaut()`	`(512, 512, 3)`	カラー
`data.binary_blobs()`	`(512, 512)`	グレースケール
`data.brick()`	`(512, 512)`	グレースケール
`data.colorwheel()`	`(370, 371, 3)`	カラー
`data.camera()`	`(512, 512)`	グレースケール
`data.cat()`	`(300, 451, 3)`	カラー
`data.checkerboard()`	`(200, 200)`	グレースケール
`data.clock()`	`(300, 400)`	グレースケール
`data.coffee()`	`(400, 600, 3)`	カラー
`data.coins()`	`(303, 384)`	グレースケール
`data.grass()`	`(512, 512)`	グレースケール
`data.gravel()`	`(512, 512)`	グレースケール
`data.horse()`	`(328, 400)`	グレースケール
`data.logo()`	`(500, 500, 4)`	カラー
`data.page()`	`(191, 384)`	グレースケール
`data.text()`	`(172, 448)`	グレースケール
`data.rocket()`	`(427, 640, 3)`	カラー

（おまけ）上記の一覧を出力するコード

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data

images = ('astronaut', 'binary_blobs', 'brick', 'colorwheel',
    'camera', 'cat', 'checkerboard', 'clock', 'coffee', 'coins',
    'grass', 'gravel', 'horse', 'logo', 'page', 'text', 'rocket')

for name in images:
    # 画像データの読み込み
    caller = getattr(data, name)  # 関数名から関数を取得
    img = caller()

    # 出力
    print("{} {}".format(name, img.shape))
    plt.figure(figsize=(3, 0.8))
    plt.axis('off')
    cmap = plt.cm.gray if img.ndim == 2 else None
    plt.imshow(img, cmap=cmap)
    plt.show()

2023-11-10