Pythonによる(Bio)イメージ分析：ヒストグラムについて知っておくべきすべてのこと

「Pythonによる(Bio)イメージ分析：ヒストグラムの全てを知っておくべき理由」

Pythonを使ったコンピュータビジョンの概念を学ぶ

私たちのシリーズ「Pythonを使った（バイオ）イメージ解析: すべての知識」へようこそ。このチュートリアルでは、ヒストグラムという重要なツールについて詳しく説明し、コンピュータビジョンとバイオイメージ解析の世界での重要な役割を説明します。このチュートリアルの特徴は、実践的なアプローチを取っていることです。マイクロスコピーでのヒストグラムの役割をPythonを使って実証します。

ヒストグラムの作成

以前のチュートリアルで既に述べたように、画像はピクセル（画素）で構成されており、コンピュータから見ると、各ピクセルは単なる数値です。画像データが表示されると、ピクセルの値は通常、四角形に変換されます。これらの四角形は、画像の内容を短時間で把握するための視覚的な助けとなるものです[1]。

画像は本質的にデータなので、ヒストグラムを使用してより良い理解を得ることができます。

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目次

• 1 ヒストグラムの作成
• 2 ヒストグラムとイメージの取得
• 3 画像とヒストグラムの比較
• 4 外見は欺瞞を含むことがあります
• 5 ヒストグラムとしてのツール
• 6 結論
• 7 参考文献:

ヒストグラムとは何ですか？

ヒストグラムは、画像内のピクセルの強度の分布を視覚的に表現したものです。ヒストグラムは画像のトーン分布の視覚的な要約であり、特定の強度値を持つピクセルの数を表示します。ヒストグラムのx軸はピクセルの強度値を表し（通常は8ビット画像の場合は0から255までの範囲）、y軸は各強度レベルでのピクセルの頻度または数を表します。

以下のPythonのコードは、画像を読み込み、特定の領域にトリミングし、トリミングされた画像を最初のサブプロットに表示し、2番目のサブプロットでピクセル値のヒストグラムを作成するものです。

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