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。
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