Djangoで画像処理: gis.gdal.GDALBand.statistics() メソッドを使った画像の明るさ調整、ノイズ除去、分類

Django の django.contrib.gis における gis.gdal.GDALBand.statistics() メソッドの詳細解説

メソッドの概要

from django.contrib.gis.gdal import GDALBand

band = GDALBand(path_to_raster_file)

# 統計情報の取得
statistics = band.statistics(min=True, max=True, mean=True, stddev=True)

# 各統計情報の値
min_value = statistics['min']
max_value = statistics['max']
mean_value = statistics['mean']
stddev_value = statistics['stddev']

パラメータ

• min: 最小値を取得するかどうか (デフォルト: False)
• stddev: 標準偏差を取得するかどうか (デフォルト: False)
• approx: 近似値で計算するかどうか (デフォルト: False)
• band_number: 統計情報を取得するバンド番号 (デフォルト: 1)

返値

統計情報の辞書型オブジェクト

• min: 最小値
• max: 最大値
• mean: 平均値
• stddev: 標準偏差

応用例

• 画像の明るさやコントラストを調整する
• 画像のノイズを除去する
• 画像の分類を行う
• データ可視化を行う

補足

• GDALライブラリは、C言語で書かれており、Pythonから利用するには gdal パッケージが必要です。
• django.contrib.gis モジュールは、DjangoフレームワークでGDALライブラリを利用するためのラッパーを提供します。
• gis.gdal.GDALBand.statistics() メソッドは、GDALライブラリの GDALBand::GetStatistics() 関数をラップしています。

• approx パラメータを True に設定すると、近似値で計算するため、処理速度が向上します。ただし、精度が低下する可能性があります。
• band_number パラメータは、マルチバンド画像の場合に、統計情報を取得するバンドを指定するために使用します。

質問や不明点があれば、お気軽にお問い合わせください。

django.contrib.gis における gis.gdal.GDALBand.statistics() メソッドのサンプルコード

画像の明るさ調整

from django.contrib.gis.gdal import GDALBand

# 画像を開く
band = GDALBand(path_to_raster_file)

# 統計情報を取得
statistics = band.statistics(min=True, max=True)

# 最小値と最大値に基づいて、画像の明るさを調整
adjusted_band = (band - statistics['min']) / (statistics['max'] - statistics['min'])

# 調整後の画像を保存
adjusted_band.SaveAs(path_to_adjusted_raster_file)

画像のノイズ除去

from django.contrib.gis.gdal import GDALBand

# 画像を開く
band = GDALBand(path_to_raster_file)

# 統計情報を取得
statistics = band.statistics(stddev=True)

# 標準偏差に基づいて、画像のノイズを除去
filtered_band = band - statistics['stddev']

# ノイズ除去後の画像を保存
filtered_band.SaveAs(path_to_filtered_raster_file)

画像の分類

from django.contrib.gis.gdal import GDALBand

# 画像を開く
band = GDALBand(path_to_raster_file)

# 統計情報を取得
statistics = band.statistics(min=True, max=True)

# 最小値と最大値に基づいて、画像を分類
classified_band = (band - statistics['min']) / (statistics['max'] - statistics['min'])

# 分類結果を保存
classified_band.SaveAs(path_to_classified_raster_file)

データ可視化

import matplotlib.pyplot as plt
from django.contrib.gis.gdal import GDALBand

# 画像を開く
band = GDALBand(path_to_raster_file)

# 統計情報を取得
statistics = band.statistics(min=True, max=True)

# 画像と統計情報を表示
plt.imshow(band, cmap='gray')
plt.title('Image with statistics')
plt.xlabel('Min: {}'.format(statistics['min']))
plt.ylabel('Max: {}'.format(statistics['max']))

plt.show()

• GDALライブラリは、様々な画像処理や分析を行うための関数を提供しています。

質問や不明点があれば、お気軽にお問い合わせください。

django.contrib.gis における gis.gdal.GDALBand.statistics() メソッドの代替方法

GDALライブラリを直接利用する

django.contrib.gis モジュールは、GDALライブラリのラッパーを提供していますが、GDALライブラリを直接利用することもできます。

#include <gdal_priv.h>

GDALRasterBand *band;
GDALStatistics stat;

// 統計情報の取得
GDALComputeBandStats(band, 0, &stat, 0, 0);

// 各統計情報の値
double min_value = stat.min;
double max_value = stat.max;
double mean_value = stat.mean;
double stddev_value = stat.stddev;

NumPyライブラリを利用する

NumPyライブラリは、Pythonで科学計算を行うためのライブラリです。NumPyライブラリを利用して、ラスターバンドの統計情報を取得することもできます。

import numpy as np
from django.contrib.gis.gdal import GDALBand

# 画像を開く
band = GDALBand(path_to_raster_file)

# 統計情報を取得
statistics = np.min(band), np.max(band), np.mean(band), np.std(band)

# 各統計情報の値
min_value = statistics[0]
max_value = statistics[1]
mean_value = statistics[2]
stddev_value = statistics[3]

その他のライブラリ

GDALライブラリやNumPyライブラリ以外にも、ラスターバンドの統計情報を取得できるライブラリがあります。

これらのライブラリは、それぞれ異なる機能や特徴を持っていますので、目的に合ったライブラリを選択する必要があります。

質問や不明点があれば、お気軽にお問い合わせください。