skimage.data#
サンプル画像とデータセット。
テスト、例、ドキュメントで使用される、厳選された汎用および科学画像セットです。
新しいデータセットは、パッケージの一部として含まれなくなりましたが、オンデマンドでダウンロードされます。データをオフラインで利用できるようにするには、download_all()を使用してください。
宇宙飛行士アイリーン・コリンズのカラー画像。 |
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いくつかの丸みを帯びたブロブ状のオブジェクトを持つ合成バイナリ画像を生成します。 |
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ノースカロライナ大学のボリュームレンダリングテストデータセットからのデータのサブセット。 |
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レンガの壁。 |
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グレーレベルの「カメラ」画像。 |
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猫のチェルシー。 |
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生理食塩水に浮遊する細胞。 |
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細胞の3D蛍光顕微鏡画像。 |
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チェッカーボード画像。 |
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猫のチェルシー。 |
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モーションブラーがかかった時計。 |
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コーヒーカップ。 |
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ポンペイのギリシャのコイン。 |
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カラーホイール。 |
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scikit-imageをオフラインで使用するために、すべてのデータセットをダウンロードします。 |
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イヌワシ。 |
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指定されたファイルのハッシュを計算します。 |
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草。 |
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砂利 |
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馬の白黒シルエット。 |
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ハッブルエクストリームディープフィールド。 |
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有糸分裂中のヒト細胞の画像。 |
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ヘマトキシリン対比染色による免疫組織化学（IHC）染色。 |
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マウスの腎臓組織。 |
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弱い分類器カスケードを含むXMLファイルへのパスを返します。 |
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LFWデータセットからのデータのサブセット。 |
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スズランの植物の茎。 |
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Scikit-imageのロゴ、RGBA画像。 |
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グレーレベルの「マイクロアニュリズム」画像。 |
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月の表面。 |
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ニッケル合金サンプルの急速な凝固を示すシンクロトロンX線写真の画像シーケンス。 |
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スキャンされたページ。 |
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フォークトの柵を示す生体組織の画像シーケンスを返します。 |
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細胞質領域から核膜に再局在化するタンパク質の蛍光タグ付き顕微鏡画像シーケンス。 |
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人間の網膜。 |
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SpaceXによるFalcon 9でのDSCOVRの打ち上げ写真。 |
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シェップ・ローガンファントム。 |
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真皮と表皮（皮膚層）の顕微鏡画像。 |
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グランドトゥルース視差を持つ修正されたステレオ画像ペア。 |
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コーナー検出に使用されるグレーレベルの「テキスト」画像。 |
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最初のPIVチャレンジからのケースB1画像ペア。 |
- skimage.data.astronaut()[ソース]#
宇宙飛行士アイリーン・コリンズのカラー画像。
アメリカの宇宙飛行士、アイリーン・コリンズの写真。彼女は1992年に宇宙飛行士に選ばれ、1995年に最初にスペースシャトルSTS-63を操縦しました。彼女は宇宙空間で合計38日8時間10分を過ごした後、2006年に引退しました。
この画像は、NASAのグレートイメージデータベース <https://flic.kr/p/r9qvLn>`__からダウンロードされました。
既知の著作権制限はなく、パブリックドメインにリリースされています。
- 戻り値:
- astronaut(512, 512, 3) uint8 ndarray
宇宙飛行士の画像。
- skimage.data.binary_blobs(length=512, blob_size_fraction=0.1, n_dim=2, volume_fraction=0.5, rng=None)[ソース]#
いくつかの丸みを帯びたブロブ状のオブジェクトを持つ合成バイナリ画像を生成します。
- パラメーター:
- lengthint, optional
出力画像の線形サイズ。
- blob_size_fractionfloat, optional
lengthの割合としてのブロブの典型的な線形サイズ。1より小さくする必要があります。- n_dimint, optional
出力画像の次元数。
- volume_fractionfloat, default 0.5
ブロブで覆われた画像ピクセルの割合（出力が1の場合）。[0, 1]にする必要があります。
- rng{
numpy.random.Generator, int}, optional 疑似乱数ジェネレーター。デフォルトでは、PCG64ジェネレーターが使用されます（
numpy.random.default_rng()を参照）。rngがintの場合、ジェネレーターのシードに使用されます。
- 戻り値:
- blobsbool型のndarray
出力バイナリ画像
例
>>> from skimage import data >>> data.binary_blobs(length=5, blob_size_fraction=0.2) array([[ True, False, True, True, True], [ True, True, True, False, True], [False, True, False, True, True], [ True, False, False, True, True], [ True, False, False, False, True]]) >>> blobs = data.binary_blobs(length=256, blob_size_fraction=0.1) >>> # Finer structures >>> blobs = data.binary_blobs(length=256, blob_size_fraction=0.05) >>> # Blobs cover a smaller volume fraction of the image >>> blobs = data.binary_blobs(length=256, volume_fraction=0.3)
- skimage.data.brain()[ソース]#
ノースカロライナ大学のボリュームレンダリングテストデータセットからのデータのサブセット。
完全なデータセットは[1]で入手できます。
- 戻り値:
- image(10, 256, 256) uint16 ndarray
注釈
3Dボリュームは、より大きなボリュームからの10個のレイヤーで構成されています。
参考文献
- skimage.data.brick()[ソース]#
レンガの壁。
- 戻り値:
- brick(512, 512) uint8 画像
レンガの壁の小さなセクション。
注釈
元の画像はCC0Texturesからダウンロードされ、クリエイティブコモンズCC0ライセンスの下でライセンスされています。
次に、画像に遠近変換が適用され、その後、画像を90度回転させてから、トリミングとスケーリングを行って最終的な画像を取得しました。
- skimage.data.camera()[ソース]#
グレーレベルの「カメラ」画像。
セグメンテーションとノイズ除去の例に使用できます。
- 戻り値:
- camera(512, 512) uint8 ndarray
カメラ画像。
注釈
著作権制限はありません。写真家（Lav Varshney）によるCC0。
バージョン0.18で変更: 著作権制限により、この画像が置き換えられました。詳細については、[1]を参照してください。
参考文献
- skimage.data.cat()[ソース]#
猫のチェルシー。
テクスチャ、水平方向と斜め方向に顕著なエッジ、および異なるスケールの特徴を持つ例。
- 戻り値:
- chelsea(300, 451, 3) uint8 ndarray
チェルシー画像。
注釈
著作権による制限はありません。写真家 (Stefan van der Walt) による CC0。
- skimage.data.cell()[ソース]#
生理食塩水に浮遊する細胞。
これは、Python ライブラリ
qpformatを使用してデジタルホログラムから取得した定量位相画像です。画像は、背景位相よりも高い位相値を持つ細胞を示しています。背景に縞模様のアーティファクトがあるため、この画像は閾値処理アルゴリズムの良いテストになります。ピクセル間隔は 0.107 µm です。
これらのデータは、[1] の一部として、球形オブジェクトに対するいくつかの屈折率取得手法間の比較の一部でした。
この画像は CC0 であり、パブリックドメインに捧げられています。許可を求めることなく、コピー、変更、または配布することができます。
- 戻り値:
- cell(660, 550) uint8 array
細胞の画像。
参考文献
[1]Paul Müller, Mirjam Schürmann, Salvatore Girardo, Gheorghe Cojoc, および Jochen Guck. 「定量位相イメージングにおける球形オブジェクトのサイズと屈折率の正確な評価」。Optics Express 26(8): 10729-10743 (2018)。 DOI:10.1364/OE.26.010729
- skimage.data.cells3d()[ソース]#
細胞の3D蛍光顕微鏡画像。
返されるデータは、
(z, c, y, x)の順で寸法が指定された 3D マルチチャネル配列です。各ボクセルのサイズは(0.29 0.26 0.26)マイクロメートルです。チャネル 0 には細胞膜、チャネル 1 には核が含まれています。- 戻り値:
- cells3d: (60, 2, 256, 256) uint16 ndarray
光学顕微鏡で撮影された細胞の体積画像。
注釈
このデータは、アレン細胞科学研究所によって提供されました。
計算時間を短縮するために、行と列の寸法で 4 分の 1 にダウンサンプリングされています。
顕微鏡は、次のボクセル間隔をマイクロ単位で報告しています
元のボクセルサイズは
(0.290, 0.065, 0.065)です。各次元のスケーリングファクターは
(1, 4, 4)です。リサイズ後のボクセルサイズは
(0.29 0.26 0.26)です。
- skimage.data.checkerboard()[ソース]#
チェッカーボード画像。
チェッカーボードは、コーナーポイントを簡単に見つけることができるため、画像キャリブレーションでよく使用されます。多くの平行エッジがあるため、歪みを特にうまく視覚化することもできます。
- 戻り値:
- checkerboard(200, 200) uint8 ndarray
チェッカーボード画像。
- skimage.data.chelsea()[ソース]#
猫のチェルシー。
テクスチャ、水平方向と斜め方向に顕著なエッジ、および異なるスケールの特徴を持つ例。
- 戻り値:
- chelsea(300, 451, 3) uint8 ndarray
チェルシー画像。
注釈
著作権による制限はありません。写真家 (Stefan van der Walt) による CC0。
- skimage.data.clock()[ソース]#
モーションブラーがかかった時計。
この壁掛け時計の写真は、カメラをほぼ水平方向に動かしながら撮影されました。逆フィルタとデコンボリューションを示すために使用できます。
写真家 (Stefan van der Walt) によってパブリックドメインにリリースされました。
- 戻り値:
- clock(300, 400) uint8 ndarray
時計の画像。
- skimage.data.coffee()[ソース]#
コーヒーカップ。
この写真は、ピコロエスプレッソバーのご厚意によるものです。いくつかの楕円形と、さまざまなテクスチャ（滑らかな磁器から粗い木目まで）が含まれています。
- 戻り値:
- coffee(400, 600, 3) uint8 ndarray
コーヒーの画像。
注釈
著作権による制限はありません。写真家 (Rachel Michetti) による CC0。
- skimage.data.coins()[ソース]#
ポンペイのギリシャのコイン。
この画像は、灰色の背景に対してアウトラインが描かれた複数のコインを示しています。特に、背景に対して個々のオブジェクトを識別する必要がある、セグメンテーションテストなどで役立ちます。背景は、単純なセグメンテーションだけでは不十分なほど、コインと十分なグレーレベルを共有しています。
- 戻り値:
- coins(303, 384) uint8 ndarray
コインの画像。
注釈
この画像は、ブルックリン美術館コレクションからダウンロードしました。
既知の著作権による制限はありません。
- skimage.data.download_all(directory=None)[ソース]#
scikit-imageをオフラインで使用するために、すべてのデータセットをダウンロードします。
Scikit-image のデータセットは、デフォルトではライブラリに同梱されなくなりました。これにより、ライブラリのダウンロードサイズを小さく保ちながら、より高品質なデータセットを使用できます。
この関数は、完全なデータセットをダウンロードするために、オプションの依存関係である pooch のインストールが必要です。次の場所にあるインストール手順に従ってください
この関数を呼び出して、すべてのサンプル画像をダウンロードし、マシンでオフラインで使用できるようにします。
- パラメーター:
- directory: パスのようなもの、オプション
データセットを保存するディレクトリ。
- Raises:
- ModuleNotFoundError
pooch がインストールされていない場合、このエラーが発生します。
注釈
scikit-image は、デフォルトのディレクトリに保存されている画像のみを検索します。特定の理由で自分のフォルダに画像をダウンロードしたい場合にのみ、ディレクトリを指定してください。変数
skimage.data.data_dirを調べることで、デフォルトのデータディレクトリの場所を確認できます。
- skimage.data.eagle()[ソース]#
イヌワシ。
セグメンテーション、ハフ変換、コーナー検出の例に適しています。
- 戻り値:
- eagle(2019, 1826) uint8 ndarray
ワシの画像。
注釈
著作権による制限はありません。写真家 (Dayane Machado) による CC0。
- skimage.data.file_hash(fname, alg='sha256')[ソース]#
指定されたファイルのハッシュを計算します。
ファイルが変更または破損したかどうかを確認するのに役立ちます。
- パラメーター:
- fnamestr
ファイル名。
- algstr
ハッシュアルゴリズムの種類
- 戻り値:
- hashstr
ファイルのハッシュ値。
例
>>> fname = "test-file-for-hash.txt" >>> with open(fname, "w") as f: ... __ = f.write("content of the file") >>> print(file_hash(fname)) 0fc74468e6a9a829f103d069aeb2bb4f8646bad58bf146bb0e3379b759ec4a00 >>> import os >>> os.remove(fname)
- skimage.data.grass()[ソース]#
草。
- 戻り値:
- grass(512, 512) uint8 画像
草の画像。
注釈
オリジナルの画像はDeviantArtからダウンロードされ、クリエイティブ・コモンズCC0ライセンスの下でライセンスされています。
ダウンロードされた画像は、左上隅を中心とした
(512, 512)ピクセルの領域を含むように切り抜かれ、グレースケールに変換され、その後uint8に変換されてから、結果がPNG形式で保存されました。
- skimage.data.gravel()[ソース]#
砂利
- 戻り値:
- gravel(512, 512) uint8 画像
グレースケールの砂利のサンプル。
注釈
オリジナルの画像はCC0Texturesからダウンロードされ、クリエイティブ・コモンズCC0ライセンスの下でライセンスされています。
ダウンロードされた画像は、
(1024, 1024)にリスケールされ、その後左上の(512, 512)ピクセル領域が切り抜かれた後、画像がグレースケールおよびuint8データ型に変換されました。結果はPNG形式を使用して保存されました。
- skimage.data.horse()[ソース]#
馬の白黒シルエット。
この画像は
openclipartからダウンロードされました著作権による制限はありません。所有者（Andreas Preuss（marauder））によるCC0。
- 戻り値:
- horse(328, 400) bool ndarray
馬の画像。
- skimage.data.hubble_deep_field()[ソース]#
ハッブルエクストリームディープフィールド。
この写真は、ハッブル宇宙望遠鏡が撮影した宇宙の最も遠い景色を含んでいます。マルチスケール検出の例として役立つ可能性があります。
- 戻り値:
- hubble_deep_field(872, 1000, 3) uint8 ndarray
ハッブルディープフィールド画像。
注釈
この画像はHubbleSiteからダウンロードされました。
画像はNASAによって撮影され、パブリックドメインで自由に使用できます。
- skimage.data.human_mitosis()[ソース]#
有糸分裂中のヒト細胞の画像。
- 戻り値:
- human_mitosis: (512, 512) uint8 ndarray
[1]の原稿の準備中に撮影された、有糸分裂中のヒト細胞のデータ。
注釈
Copyright David Root。CC-0 [2]の下でライセンスされています。
参考文献
[1]Moffat J, Grueneberg DA, Yang X, Kim SY, Kloepfer AM, Hinkle G, Piqani B, Eisenhaure TM, Luo B, Grenier JK, Carpenter AE, Foo SY, Stewart SA, Stockwell BR, Hacohen N, Hahn WC, Lander ES, Sabatini DM, Root DE (2006) A lentiviral RNAi library for human and mouse genes applied to an arrayed viral high-content screen. Cell, 124(6):1283-98 / :DOI:
10.1016/j.cell.2006.01.040PMID 16564017[2]GitHubライセンスに関する議論 CellProfiler/examples#41
- skimage.data.immunohistochemistry()[ソース]#
ヘマトキシリン対比染色による免疫組織化学（IHC）染色。
この画像は、FHL2タンパク質の免疫組織化学的発現がDABで明らかにされた結腸腺を示しています。ヘマトキシリン対比染色を適用して、組織の陰性部分を強調しています。
この画像は、顕微鏡および分子イメージングセンター（CMMI）で取得されました。
既知の著作権による制限はありません。
- 戻り値:
- immunohistochemistry(512, 512, 3) uint8 ndarray
免疫組織化学画像。
- skimage.data.kidney()[ソース]#
マウスの腎臓組織。
事前に準備されたスライド上のこの生体組織は、共焦点蛍光顕微鏡（ニコンC1倒立顕微鏡）で画像化されました。画像形状は（16、512、512、3）です。つまり、X-Yでは512x512ピクセル、Zでは16の画像スライス、3つのカラーチャネル（それぞれ450nm、515nm、および605nmの放出波長）です。実空間のボクセルサイズは、X-Yで1.24ミクロン、Zで1.25ミクロンです。データ型は、符号なし16ビット整数です。
- 戻り値:
- kidney(16, 512, 512, 3) uint16 ndarray
腎臓の3Dマルチチャネル画像。
注釈
この画像は、2018年にモナソマイクロイメージングのジュヌビエーブバックリーによって取得されました。ライセンス：CC0
- skimage.data.lbp_frontal_face_cascade_filename()[ソース]#
弱い分類器カスケードを含むXMLファイルへのパスを返します。
これらの分類器は、LBP機能を使用してトレーニングされました。ファイルはOpenCVリポジトリ[1]の一部です。
参考文献
[1]OpenCV lbpcascadeトレーニング済みファイル opencv/opencv
- skimage.data.lfw_subset()[ソース]#
LFWデータセットからのデータのサブセット。
このデータベースは、以下を含むLFWデータベースのサブセットです
100個の顔
100個の顔ではないもの
完全なデータセットは[2]で入手できます。
- 戻り値:
- images(200, 25, 25) uint8 ndarray
最初の100枚の画像は顔で、それに続く100枚は顔ではありません。
注釈
顔はLFWデータセットからランダムに選択され、顔ではないものは同じデータセットの背景から抽出されました。切り抜かれたROIは、25 x 25ピクセルにサイズ変更されました。
参考文献
[1]Huang, G., Mattar, M., Lee, H., & Learned-Miller, E. G. (2012). Learning to align from scratch. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 764-772).
- skimage.data.lily()[ソース]#
スズランの植物の茎。
事前に準備されたスライド上のこの植物の茎は、共焦点蛍光顕微鏡（ニコンC1倒立顕微鏡）で画像化されました。画像形状は（922、922、4）です。つまり、X-Yでは922x922ピクセルで、4つのカラーチャネルがあります。実空間のボクセルサイズは、X-Yで1.24ミクロンです。データ型は、符号なし16ビット整数です。
- 戻り値:
- lily(922, 922, 4) uint16 ndarray
ユリの2Dマルチチャネル画像。
注釈
この画像は、2018年にモナソマイクロイメージングのジュヌビエーブバックリーによって取得されました。ライセンス：CC0
- skimage.data.microaneurysms()[ソース]#
グレーレベルの「微小動脈瘤」画像。
網膜（緑色チャネル）の画像からの詳細。画像は、高解像度眼底（HRF）画像データベースからの画像07_dr.JPGの切り抜きです：https://www5.cs.fau.de/research/data/fundus-images/
- 戻り値:
- microaneurysms(102, 102) uint8 ndarray
病変のある網膜画像。
注釈
著作権による制限はありません。所有者（Andreas Maier）によるCC0。
参考文献
[1]Budai, A., Bock, R, Maier, A., Hornegger, J., Michelson, G. (2013). Robust Vessel Segmentation in Fundus Images. International Journal of Biomedical Imaging, vol. 2013, 2013. DOI:10.1155/2013/154860
- skimage.data.moon()[ソース]#
月の表面。
この低コントラストの月の表面の画像は、ヒストグラム平坦化とコントラスト強調を説明するのに役立ちます。
- 戻り値:
- moon(512, 512) uint8 ndarray
月の画像。
- skimage.data.nickel_solidification()[ソース]#
ニッケル合金サンプルの急速な凝固を示すシンクロトロンX線写真の画像シーケンス。
- 戻り値:
- nickel_solidification: (11, 384, 512) uint16 ndarray
注釈
nickel_solidification.tifの情報については、scikit-image/data/-/blob/master/README.md#data を参照してください。
- skimage.data.page()[ソース]#
スキャンされたページ。
印刷されたテキストのこの画像は、不均一な背景照明を必要とするデモンストレーションに役立ちます。
- 戻り値:
- page(191, 384) uint8 ndarray
ページ画像。
- skimage.data.palisades_of_vogt()[ソース]#
フォークトの柵を示す生体組織の画像シーケンスを返します。
人間の目では、フォークトの柵は角膜と強膜（すなわち、目の白目）の境界である角膜輪部の正常な特徴です。画像シーケンスでは、参照ミラー上の塵の存在により、いくつかの暗いスポットがあります。
- 戻り値:
- palisades_of_vogt: (60, 1440, 1440) uint16 ndarray
注釈
in-vivo-cornea-spots.tifの情報については、scikit-image/data/-/blob/master/README.md#data を参照してください。
- skimage.data.protein_transport()[ソース]#
細胞質領域から核膜に再局在化するタンパク質の蛍光タグ付き顕微鏡画像シーケンス。
- 戻り値:
- protein_transport: (15, 2, 180, 183) uint8 ndarray
注釈
NPCsingleNucleus.tifの情報については、scikit-image/data/-/blob/master/README.md#data を参照してください。
- skimage.data.retina()[ソース]#
人間の網膜。
網膜のこの画像は、円形の画像を必要とするデモンストレーションに役立ちます。
- 戻り値:
- retina(1411, 1411, 3) uint8 ndarray
RGBの網膜画像。
注釈
この画像は、
wikimediaからダウンロードされました。このファイルは、クリエイティブ・コモンズ CC0 1.0 ユニバーサル・パブリック・ドメイン・デディケーションの下で利用可能です。参考文献
[1]Häggström, Mikael (2014). “Medical gallery of Mikael Häggström 2014”. WikiJournal of Medicine 1 (2). DOI:10.15347/wjm/2014.008. ISSN 2002-4436. パブリックドメイン
- skimage.data.rocket()[ソース]#
SpaceXによるFalcon 9でのDSCOVRの打ち上げ写真。
これは、フロリダ州ケープカナベラル空軍基地のSpaceXの打ち上げコンプレックス40から打ち上げられたDSCOVRを搭載したファルコン9の打ち上げ写真です。
- 戻り値:
- rocket(427, 640, 3) uint8 ndarray
ロケット画像。
注釈
この画像は、SpaceX Photos からダウンロードされました。
この画像はSpaceXによって撮影され、パブリックドメインで公開されました。
- skimage.data.shepp_logan_phantom()[ソース]#
シェップ・ローガンファントム。
- 戻り値:
- phantom(400, 400) float64 image
グレースケールでのシェップ・ローガンファントムの画像。
参考文献
[1]L. A. Shepp and B. F. Logan, “The Fourier reconstruction of a head section,” in IEEE Transactions on Nuclear Science, vol. 21, no. 3, pp. 21-43, June 1974. DOI:10.1109/TNS.1974.6499235
- skimage.data.skin()[ソース]#
真皮と表皮（皮膚層）の顕微鏡画像。
正常な表皮と真皮（良性の皮内母斑がある）の10倍のヘマトキシリンとエオシン染色スライド。
- 戻り値:
- skin(960, 1280, 3) uint8 の RGB 画像
注釈
この画像は、最初に呼び出されたときにインターネット接続を必要とし、scikit-image データセットリポジトリから画像ファイルを取得するために
poochパッケージがインストールされている必要があります。この画像のソースは https://en.wikipedia.org/wiki/File:Normal_Epidermis_and_Dermis_with_Intradermal_Nevus_10x.JPG です
画像は作者 Kilbad によってパブリックドメインで公開されました。
- skimage.data.stereo_motorcycle()[ソース]#
グランドトゥルース視差を持つ修正されたステレオ画像ペア。
2つの画像は、左側の画像のすべてのピクセルが右側の画像の同じスキャンラインに対応するピクセルを持つように修正されています。これは、両方の画像が同じ向きを持つようにワープされているが、水平方向の空間オフセット（ベースライン）を持っていることを意味します。列方向のグラウンドトゥルースピクセルオフセットは、含まれている視差マップによって指定されます。
2つの画像は、Middlebury 2014ステレオベンチマークの一部です。このデータセットは、ミドルベリー大学のネラ・ネシック、ポーター・ウェストリング、王曦、北島洋、グレッグ・クラースウォール、ダニエル・シャースティンによって作成されました。取得プロセスの詳細については、[1] を参照してください。
ここに含まれる画像は、ベンチマークのデフォルト露出画像のダウンサンプリングされたバージョンです。画像は、関数
skimage.transform.downscale_local_meanを使用して、4分の1の係数でダウンサンプリングされます。次のキャリブレーションデータと含まれているグラウンドトゥルース視差マップは、ダウンサンプリングされた画像に有効ですFocal length: 994.978px Principal point x: 311.193px Principal point y: 254.877px Principal point dx: 31.086px Baseline: 193.001mm
- 戻り値:
- img_left(500, 741, 3) uint8 ndarray
左側のステレオ画像。
- img_right(500, 741, 3) uint8 ndarray
右側のステレオ画像。
- disp(500, 741, 3) float ndarray
グラウンドトゥルース視差マップ。各値は、左側のステレオ画像と右側のステレオ画像の対応するピクセル間の列方向のオフセットを記述します。たとえば、
img_left[10, 10 + disp[10, 10]]に対応するピクセルは、img_right[10, 10]です。NaNは、左側の画像でグラウンドトゥルースを持たないピクセルを示します。
注釈
元の解像度の画像、露出と照明が異なる画像、およびグラウンドトゥルース深度マップは、ミドルベリーのウェブサイト [2] にあります。
参考文献
[1]D. Scharstein, H. Hirschmueller, Y. Kitajima, G. Krathwohl, N. Nesic, X. Wang, and P. Westling. High-resolution stereo datasets with subpixel-accurate ground truth. In German Conference on Pattern Recognition (GCPR 2014), Muenster, Germany, September 2014.
- skimage.data.text()[ソース]#
コーナー検出に使用されるグレースケール「テキスト」画像。
- 戻り値:
- text(172, 448) uint8 ndarray
テキスト画像。
注釈
この画像は、Wikipedia からダウンロードされました <https://en.wikipedia.org/wiki/File:Corner.png>`__。
既知の著作権制限はなく、パブリックドメインにリリースされています。
- skimage.data.vortex()[ソース]#
最初のPIVチャレンジからのケースB1画像ペア。
- 戻り値:
- image0, image1(512, 512) グレースケール画像
合成の移動粒子を特徴とする画像のペア。
注釈
この画像は、PIVチャレンジサイトを管理している榊原淳教授に感謝の意を表し、著者である岡本浩司教授によってCC0としてライセンスされました。
参考文献
[1]粒子画像流速計（PIV）チャレンジサイト http://pivchallenge.org
[2]第1回PIVチャレンジ ケースB: http://pivchallenge.org/pub/index.html#b