画像処理１００本ノック

https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock

https://qiita.com/yoyoyo_/items/2ef53f47f87dcf5d1e14

というページがあるのをご存じでしょうか？

最近の画像処理と言えば、OpenCVをPythonでやってみた！

という情報にあふれているのですが、この画像処理１００本ノックでは、画像処理の処理部分はOpenCVに頼らずにベタにPythonやC++でプログラムしています。

実際、今どきは画像処理のプログラムをベタに組んだところで、車輪の再開発になるだけで意味があるのか？？という意見もあろうかと思いますが、１度はやっておくと画像処理の理解が深まるので、おススメです。

そこで私も画像処理１００本ノックの問題をC#で作ってみました。

ソースコードはGitHubに置いてあります。

https://github.com/ImagingSolution/ImagingDotNet

表向きは画像処理１００本ノックに沿ってプログラムしていますが、目指すところはC#だけで、そこそこ処理が速くて、OpenCVのPython版のように簡単に使えるC#の画像処理ライブラリ(ImagingDotNet）を作るのが目標です。

本気で使うとなると、エラー処理は甘いし、処理もすごく速い訳ではないので、あくまでも、C#で作る画像処理プログラムのお勉強用です。

Q.1.チャンネル入れ替え

var src = new Bitmap("Lena.bmp");
var dst = ImagingDotNet.CvtColor(src, ImagingDotNet.COLOR_BGR2RGB);

入力	出力

C# >> CvtColor.cs cvt_COLOR_BGR2RGB部分

Q.2.グレースケール化

var src = new Bitmap("Lena.bmp");
var dst = ImagingDotNet.CvtColor(src, ImagingDotNet.COLOR_BGR2GRAY);

入力	出力

C# >> CvtColor.cs　cvt_COLOR_BGR2GRAY部分

Q.3.二値化

（参考）https://imagingsolution.net/imaging/binarization/

var src = new Bitmap("Lena.bmp");
var dst = (Bitmap)src.Clone();
ImagingDotNet.Threshold(src, dst, 128, 255, ImagingDotNet.THRESH_BINARY);

入力	出力

C# >> Threshold.cs

Q.4.大津の二値化

（参考）https://imagingsolution.net/imaging/discriminant-analysis-method/

var src = new Bitmap("Lena.bmp");
var gray = ImagingDotNet.CvtColor(src, ImagingDotNet.COLOR_BGR2GRAY);
var dst = (Bitmap)src.Clone();
ImagingDotNet.Threshold(gray, dst, 128, 255, ImagingDotNet.THRESH_OTSU);

入力	出力

C# >> Threshold.cs

４問やったところで、力尽きました…

１００問分、問題を考えてプログラムを作成した１００本ノックの著者は、ほんとスゴイ！！

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